一、摘要

本文主要介绍了scikit-learn中Scaler的使用方法，特别强调了数据归一化在机器学习过程中的重要性。讲述了归一化算法在训练模型前对训练数据集的处理，以及预测时对测试数据集的正确归一化方式。强调了保存训练数据集得到的均值和方差的重要性，并介绍了scalar类在数据处理中的封装理念和过程。最后通过实际代码示例，演示了如何使用standard scalar对数据进行归一化处理，并进行了knn分类实验，展示了归一化处理对提高模型预测准确度的重要性。

二、训练数据集和测试数据集的归一化处理原则

1. 训练数据集用于训练模型，测试数据集用于评估模型性能。
2. 归一化处理包括均值和方差的计算，用于将数据转换为标准正态分布。
3. 测试数据集应使用训练数据集得到的均值和方差进行归一化处理。
4. 不应直接对测试数据集计算均值和方差，应使用训练数据集的均值和方差。

三、scikit-learn中的Scalar类及示例

1. Scalar类封装了数据的归一化处理，使流程与机器学习算法一致。
2. fit方法用于计算训练数据集的均值和方差，保存关键信息。
3. transform方法用于对输入样例进行归一化处理，输出结果。
4. 使用scalar类可以方便地对后续样本进行归一化，并送入机器学习算法中进行预测处理。
5. StandardScaler的使用示例，具体实现步骤如下：

   • 1.加载鸢尾花数据集，分为训练数据集和测试数据集。

     import numpy as np 
     from sklearn import datasets
     
     # 引入鸢尾花数据集
     iris = datasets.load_iris()
     
     # 特征矩阵和标签向量
     X = iris.data
     y = iris.target
     
     # 将特征矩阵划分成训练集和测试集及其对应的特征向量
     from sklearn.model_selection import train_test_split
     X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=666)
     

   • 2.使用StandardScaler对训练数据集进行归一化处理。

     # 使用StandardScaler对训练数据集进行归一化处理.
     from sklearn.preprocessing import StandardScaler
     # 初始化对象
     standardScaler = StandardScaler()
     # 训练数据集进行归一化
     standardScaler.fit(X_train)
     X_train_standard = standardScaler.transform(X_train)
     X_train_standard
     

     执行效果：
     

   • 3.使用相同的StandardScaler对测试数据集进行归一化处理。

     # 使用StandardScaler对测试数据集进行归一化处理.
     standardScaler.fit(X_test)
     X_test_standard = standardScaler.transform(X_test)
     X_test_standard
     

     执行效果：
     

   • 4.使用归一化后的数据训练k-近邻分类器，并评估分类准确度。

     # 使用归一化后的数据训练k-近邻分类器，并评估分类准确度。
     from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
     
     # 初始化分类器
     knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,n_jobs=-1)
     
     # 调用fit函数
     knn_clf.fit(X_train_standard,y_train)
     
     # 调用score函数
     knn_clf.score(X_test_standard,y_test)
     

     执行效果：
     

   • 5.对比未归一化处理的测试数据集会导致分类准确度降低。

     # 传入未归一化的测试集
     knn_clf.score(X_test,y_test)
     

     执行效果：
     
     传入未归一化的测试集后，kNN分类器的准确度就下降了很多。

四、自定义StandardScaler类进行数据归一化处理

1. 创建自定义StandardScaler类，包含fit和transform方法。
2. fit方法计算训练数据集的均值和方差，保存为类的属性。
3. transform方法使用训练数据集的均值和方差对输入数据进行归一化处理。
4. 自定义StandardScaler的使用方式与sklearn中的StandardScaler一致。
5. 自定义完整代码如下：

   import numpy as np
   
   class MyStandardScaler:
       def __init__(self):
           self.mean_ = None  # 均值
           self.scale_ = None  # 方差
   
       def fit(self, X):
           """根据训练集X(二维的)获得数据的均值和方差"""
           assert X.ndim == 2, \
               "The dimenstion of X must be 2."
           self.mean_ = np.array([(np.mean(X[:, col])) for col in range(X.shape[1])])
           self.scale_ = np.array([(np.std(X[:, col])) for col in range(X.shape[1])])
   
           return self
   
       def transform(self, X):
           """将X进行均值方差归一化处理"""
           assert X.ndim == 2, \
               "The dimenstion of X must be 2."
   
           assert self.mean_ is not None and self.scale_ is not None, \
               "must fit before transform."
   
           assert X.shape[1] == len(self.mean_), \
               "The number of X`s features must be equal to the number of self.mean_. "
   
           # 定义一个与X大小一致的空的矩阵
           retX = np.empty(shape=X.shape, dtype=float)
   
           # 均值方差归一化算法
           for col in range(X.shape[1]):
               retX[:, col] = (X[:, col] - self.mean_[col]) / self.scale_[col]
   
           return retX
   

6. 在jupyter中执行效果如下:
   
   
   

五、小结

本文围绕 scikit - learn 中 Scaler 的使用方法展开介绍，着重强调了数据归一化在机器学习中的重要性。文中阐述了归一化算法在训练模型前对训练数据集的处理操作，以及预测时对测试数据集的正确归一化方式。特别指出保存训练数据集所得均值和方差的重要意义，还介绍了 scalar 类在数据处理中的封装理念与过程。最后借助实际代码示例，演示了运用 standard scalar 对数据进行归一化处理的过程，并开展了 knn 分类实验，以此展示归一化处理对提升模型预测准确度的重要作用。