介绍

scikit-learn 中的 preprocessing 模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。以下是一些常见的 preprocessing 模块中的功能和用法示例：

1. 标准化特征（Feature Scaling）：

   • 使用 StandardScaler 类可以对特征进行标准化，使其具有零均值和单位方差。这对于许多机器学习算法来说是必要的。

   示例使用方法：

   from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
   X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
   

2. 最小-最大缩放（Min-Max Scaling）：

   • 使用 MinMaxScaler 类可以将特征缩放到指定的最小值和最大值之间，通常在0到1之间。

   示例使用方法：

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()
   X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
   

3. 编码分类变量：

   • 使用 LabelEncoder 类可以将分类变量编码为整数标签。

   示例使用方法：

   from sklearn.preprocessing import LabelEncoderencoder = LabelEncoder()
   y_encoded = encoder.fit_transform(y)
   

4. 独热编码（One-Hot Encoding）：

   • 使用 OneHotEncoder 类可以将分类变量转换为独热编码形式，创建虚拟变量。

   示例使用方法：

   from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderencoder = OneHotEncoder()
   X_encoded = encoder.fit_transform(X_categorical).toarray()
   

5. 处理缺失值：

   • 使用 SimpleImputer 类可以填充数据中的缺失值，可以选择使用均值、中位数、众数等填充策略。

   示例使用方法：

   from sklearn.impute import SimpleImputerimputer = SimpleImputer(strategy="mean")
   X_imputed = imputer.fit_transform(X_missing)
   

6. 降维：

   • 使用 PCA 类可以进行主成分分析（PCA）降维，将高维数据投影到低维空间。

   示例使用方法：

   from sklearn.decomposition import PCApca = PCA(n_components=2)
   X_pca = pca.fit_transform(X)
   

以上是一些 preprocessing 模块中常见功能的示例用法。数据预处理是机器学习中非常重要的一步，它有助于提高模型的性能和稳定性。您可以根据您的数据和任务选择适当的预处理方法，并将其应用于您的数据，以确保数据准备得当。

实例

例1：

from sklearn import preprocessing
import numpy as npa = np.array([[10,   2.7, 3.6],[-100, 5,   -2],[120,  20,  40]])
print(a)
print(preprocessing.scale(a))

输出：

[[  10.     2.7    3.6][-100.     5.    -2. ][ 120.    20.    40. ]]
[[ 0.         -0.85170713 -0.55138018][-1.22474487 -0.55187146 -0.852133  ][ 1.22474487  1.40357859  1.40351318]]

例2：

from sklearn import preprocessing                      #预处理的模块
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split   #将数据打乱随机分为训练集和测试集的类train_test_split 
from sklearn.datasets import make_classification       #datasets中make开头的创建数据集的类make_classification 
from sklearn.svm import SVC                            #训练模型的类SVC
import matplotlib.pyplot as pltX, y = make_classification(n_samples=300, n_features=2,n_redundant=0, n_informative=2,random_state=22,n_clusters_per_class=1,scale=100)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()X = preprocessing.scale(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3)
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
print(clf.score(X_test, y_test))
#输出为0.9555555555555556，
#当删去对X的预处理语句X = preprocessing.scale(X)，这里的输出理论上减小

输出：