python经常使用的数据预处理方法

转载自：http://2hwp.com/2016/02/03/data-preprocessing/

常见的数据预处理方法，如下经过sklearn的preprocessing模块来介绍;

1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)

变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。

1	sklearn.preprocessing.scale(X)

通常会把train和test集放在一块儿作标准化，或者在train集上作标准化后，用一样的标准化器去标准化test集，此时能够用scaler

1 2 3

scaler = sklearn.preprocessing.StandardScaler().fit(train) scaler.transform(train) scaler.transform(test)

实际应用中，须要作特征标准化的常见情景：SVM

2. 最小-最大规范化

最小-最大规范化对原始数据进行线性变换，变换到[0,1]区间（也能够是其余固定最小最大值的区间）

1 2	min_max_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() min_max_scaler.fit_transform(X_train)

3.规范化（Normalization）

规范化是将不一样变化范围的值映射到相同的固定范围，常见的是[0,1]，此时也称为归一化。《机器学习》周志华

将每一个样本变换成unit norm。

1 2	X = [[ 1, -1, 2],[ 2, 0, 0], [ 0, 1, -1]] sklearn.preprocessing.normalize(X, norm='l2')

获得：

1	array([[ 0.40, -0.40, 0.81], [ 1, 0, 0], [ 0, 0.70, -0.70]])

能够发现对于每个样本都有，0.4^2+0.4^2+0.81^2=1,这就是L2 norm，变换后每一个样本的各维特征的平方和为1。相似地，L1 norm则是变换后每一个样本的各维特征的绝对值和为1。还有max norm，则是将每一个样本的各维特征除以该样本各维特征的最大值。

在度量样本之间类似性时，若是使用的是二次型kernel，须要作Normalization

4. 特征二值化（Binarization）

给定阈值，将特征转换为0/1

1 2	binarizer = sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=1.1) binarizer.transform(X)

5. 标签二值化（Label binarization）

1	lb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()

6. 类别特征编码

有时候特征是类别型的，而一些算法的输入必须是数值型，此时须要对其编码。

1 2 3

enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() #array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])

上面这个例子，第一维特征有两种值0和1，用两位去编码。第二维用三位，第三维用四位。

另外一种编码方式

 

7.标签编码（Label encoding）

1 2 3 4 5 6

le = sklearn.preprocessing.LabelEncoder() le.fit([1, 2, 2, 6]) le.transform([1, 1, 2, 6]) #array([0, 0, 1, 2]) #非数值型转化为数值型 le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]) #array([2, 2, 1])

8.特征中含异常值时

1	sklearn.preprocessing.robust_scale

9.生成多项式特征

这个其实涉及到特征工程了，多项式特征/交叉特征。

1 2	poly = sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(2) poly.fit_transform(X)

 

原始特征：

转化后：