Scikit-learn 中心化方法

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了许多用于数据预处理和模型训练的工具。其中，中心化是一种常用的数据预处理步骤，它能够帮助模型更好地学习数据的特征。

中心化概述

中心化，也称为标准化，是指将数据集中的每个特征值减去该特征的平均值，使得数据的均值为 0，标准差为 1 的过程。这有助于模型在训练过程中更快地收敛，并提高模型的性能。

中心化方法

Scikit-learn 提供了多种中心化方法，以下是一些常用的方法：

StandardScaler: 标准化特征，使得每个特征的均值为 0，标准差为 1。
MinMaxScaler: 将特征缩放到指定的最小值和最大值之间。
RobustScaler: 使用中位数和四分位数范围进行缩放，对异常值不太敏感。

示例

以下是一个使用 StandardScaler 进行特征中心化的示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
data = load_iris().data
target = load_iris().target

# 创建 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()

# 对特征进行中心化
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 输出中心化后的特征均值和标准差
print("特征均值：", data_scaled.mean(axis=0))
print("特征标准差：", data_scaled.std(axis=0))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问我们的官方文档：Scikit-learn 官方文档