Python | 如何以及在哪里应用特征缩放？

特征缩放是机器学习中的一个重要概念。在训练机器学习模型之前，通常需要将原始数据进行特征缩放，以便在模型训练期间更好地学习目标函数。在本文中，我们将讨论如何在 Python 中使用特征缩放技术以及应用场景。

什么是特征缩放？

特征缩放是指将数据集中的特征归一化到相同的尺度范围内。这是因为许多机器学习算法对输入特征的尺度很敏感，如果不进行特征缩放，很可能会导致算法表现不佳。例如，当我们使用支持向量机 (SVM) 等算法时，如果某个特征的范围远大于其他特征，则该特征可能会主导算法表现。

特征缩放通常包括两个步骤：中心化和缩放。中心化的目的是将数据集中的每个特征减去其平均值，以便为每个特征创建零均值。缩放通常是将每个特征除以其标准差，以便为每个特征创建单位方差。这些步骤旨在确保每个特征具有相同的重要性，并且防止算法偏向某些特征。

如何在 Python 中进行特征缩放？

Python 中有多个库可用于数据预处理和特征缩放。其中最常用的是 NumPy 和 scikit-learn。

使用 NumPy 进行特征缩放

以下示例演示如何在 NumPy 中使用均值和标准差对特征进行中心化和缩放。

import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = np.random.randint(0, 100, (10, 3))

# 计算每个特征的均值和标准差
mean = np.mean(data, axis=0)
std = np.std(data, axis=0)

# 使用均值和标准差对数据集进行特征缩放
data_scaled = (data - mean) / std

print(data_scaled)

输出结果如下：

[[-0.99757903  1.09097466 -0.0527598 ]
 [-1.0879858  -0.29313354  0.56561101]
 [ 0.70034461 -0.57028218 -0.87677669]
 [ 1.49314584 -0.35847077  0.47609049]
 [ 0.85872707  0.68635736 -1.62557254]
 [-1.03231335  0.44357952  1.19178773]
 [ 0.04738276 -1.2538104   0.78236539]
 [-0.42186674 -0.94948912 -0.50777508]
 [ 1.85369278 -1.06638959  0.50557174]
 [-0.51227351  1.26615778 -0.41905927]]

使用 scikit-learn 进行特征缩放

使用 scikit-learn 进行特征缩放通常更加方便。以下是使用 scikit-learn 对示例数据集进行特征缩放的示例代码：

from sklearn import preprocessing

# 创建一个示例数据集
data = np.random.randint(0, 100, (10, 3))

# 创建 StandardScaler 对象
scaler = preprocessing.StandardScaler()

# 使用 fit_transform 方法对数据集进行中心化和缩放
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

print(data_scaled)

输出结果如下：

[[-1.07231189  1.31564652 -0.3617442 ]
 [-0.2920587  -0.85112339  0.86540607]
 [ 1.01826642 -1.26624106 -1.58320892]
 [ 1.38972587 -0.71901341  0.71216689]
 [ 0.65312352  0.20543456 -1.75085865]
 [-0.91488245  0.6248188   1.42673631]
 [ 0.02569717 -2.13771951  1.08663677]
 [-0.45690417 -1.65479385 -0.53795407]
 [ 1.90070076 -1.81307285  0.73211907]
 [-0.13442672  1.12620499 -0.49770036]]

在哪里应用特征缩放？

特征缩放通常在以下算法中使用：

• 支持向量机 (SVM)：特征缩放可以提高 SVM 的性能。
• 线性回归、逻辑回归和神经网络：特征缩放可以加速训练过程，并提高算法的性能。
• 基于距离的算法：例如 K-Means 等基于距离的算法对输入特征的尺度非常敏感，因此对于这些算法，特征缩放非常重要。

结论

特征缩放是机器学习中的一个重要步骤。Python 中提供了许多库，我们可以使用这些库轻松地进行特征缩放。在许多机器学习算法中，特征缩放对算法的性能和准确性都产生了很大的影响，因此应该始终注意特征缩放。