为什么我们要进行归一化/标准化？

特征权重的统一
无量纲化

特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征

我们需要用到一些方法进行无量纲化，使不同规格的数据转换到同一规格
包含内容(数值型数据的无量纲化)
归一化
标准化

特征预处理API
sklearn.preprocessing

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler (feature_range=(0,1)… )
MinMaxScalar.fit_transform(X)
X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
返回值：转换后的形状相同的array

归一化演示

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def minmax_demo():
    """
    归一化演示
    :return: None
    """
    data = pd.read_csv("./dating.txt")
    print(data)
    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
    # 2、调用fit_transform
    data = transfer.fit_transform(data[['milage','Liters','Consumtime']])
    print("最小值最大值归一化处理的结果：\n", data)

    return None


if __name__ == '__main__':
    minmax_demo()

鲁棒性差

标准化：
特别容易受到最大值，最小值影响，也就是特别点异常点影响，比如，年龄统计成几百
（鲁棒性）
所以就需要标准化

API
sklearn.preprocessing.StandardScaler( )
处理之后每列来说所有数据都聚集在均值0附近标准差差为1
StandardScaler.fit_transform(X)
X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
返回值：转换后的形状相同的array

标准化演示：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def stand_demo():
    """
    标准化演示
    :return: None
    """
    data = pd.read_csv("dating.txt")
    print(data)
    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = StandardScaler()
    # 2、调用fit_transform
    data = transfer.fit_transform(data[['milage','Liters','Consumtime']])
    print("标准化的结果:\n", data)
    print("每一列特征的平均值：\n", transfer.mean_)
    print("每一列特征的方差：\n", transfer.var_)

    return None




if __name__ == '__main__':
    # minmax_demo()
    stand_demo()

一般使用标准化，大数据，有噪音场景