python 数据标准化常用方法,z-score\min-max标准化

数据标准化

在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。

常见的几种形式

通常数据标准化有以下几种:

Min-max 标准化数据缩放:

x’=x−xminxmax−xminx’ = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}x’=xmax​−xmin​x−xmin​​

min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x’,其公式为:

新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值)

z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差。最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1。 x’=x−μδ μ为数据的均值 δ为方差x’ = \frac{x-\mu}{\delta} \ \mu为数据的均值 \ \delta为方差x’=δx−μ​ μ为数据的均值 δ为方差

Python标准化预处理函数:

preprocessing.scale(X,axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True):

将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1)

preprocessing.minmax_scale(X,feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True):

将数据在缩放在固定区间,默认缩放到区间 [0, 1]

preprocessing.maxabs_scale(X,axis=0, copy=True):

数据的缩放比例为绝对值最大值,并保留正负号,即在区间 [-1.0, 1.0] 内。唯一可用于稀疏数据 scipy.sparse的标准化

preprocessing.robust_scale(X,axis=0, with_centering=True, with_scaling=True,copy=True):

通过 Interquartile Range (IQR) 标准化数据,即四分之一和四分之三分位点之间

对应的标准化预处理类:

classpreprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True,with_std=True):

标准正态分布化的类 属性:

scale_:ndarray,缩放比例
mean_:ndarray,均值
var_:ndarray,方差
n_samples_seen_:int,已处理的样本个数,调用partial_fit()时会累加,调用fit()会重设
classpreprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1),copy=True):

将数据在缩放在固定区间的类,默认缩放到区间 [0, 1],对于方差非常小的属性可以增强其稳定性,维持稀疏矩阵中为0的条目 属性:

min_:ndarray,缩放后的最小值偏移量
scale_:ndarray,缩放比例
data_min_:ndarray,数据最小值
data_max_:ndarray,数据最大值
data_range_:ndarray,数据最大最小范围的长度
classpreprocessing.MaxAbsScaler(copy=True):

数据的缩放比例为绝对值最大值,并保留正负号,即在区间 [-1.0, 1.0] 内。可以用于稀疏数据scipy.sparse 属性:

scale_:ndarray,缩放比例
max_abs_:ndarray,绝对值最大值
n_samples_seen_:int,已处理的样本个数
classpreprocessing.RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True, copy=True):

通过 Interquartile Range (IQR) 标准化数据,即四分之一和四分之三分位点之间 属性:

center_:ndarray,中心点
scale_:ndarray,缩放比例
classpreprocessing.KernelCenterer:

生成 kernel 矩阵,用于将 svm kernel 的数据标准化(参考资料不全)

以上几个标准化类的方法:

fit(X[,y]):根据数据 X 的值,设置标准化缩放的比例 transform(X[,y, copy]):用之前设置的比例标准化 X fit_transform(X[, y]):根据 X设置标准化缩放比例并标准化 partial_fit(X[,y]):累加性的计算缩放比例 inverse_transform(X[,copy]):将标准化后的数据转换成原数据比例 get_params([deep]):获取参数 set_params(**params):设置参数

数据归一化

preprocessing.normalize(X,norm='l2', axis=1, copy=True):

将数据归一化到区间 [0, 1],norm 可取值 ‘l1’、‘l2’、‘max’。可用于稀疏数据 scipy.sparse

classpreprocessing.Normalizer(norm='l2', copy=True):

数据归一化的类。可用于稀疏数据 scipy.sparse

方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、
set_params(**params)

数据二值化

preprocessing.binarize(X,threshold=0.0, copy=True):

将数据转化为 0 和 1,其中小于等于 threshold 为 0,可用于稀疏数据 scipy.sparse

classpreprocessing.Binarizer(threshold=0.0,copy=True):

二值化处理的类,可用于稀疏数据 scipy.sparse

方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params),其中fit 函数不会做任何操作

类别数据编码

数据的某些特征是文本,特征是无序的,比如国籍,但数字是有序的,所以不能直接用数字编码

classpreprocessing.OneHotEncoder(n_values='auto',categorical_features='all', dtype='float', sparse=True,handle_unknown='error'):

将具有多个类别的特征转换为多维二元特征,所有二元特征互斥,当某个二元特征为 1 时,表示取某个类别 参数: n_values:处理的类别个数,可以为‘auto’,int或者 int数组 categorical_features:被当作类别来处理的特征,可以为“all”或者下标数组指定或者mask数组指定 属性: active_features_:ndarray,实际处理的类别数 feature_indices_:ndarray,第 i个原特征在转换后的特征中的下标在 feature_indices_[i] 和 feature_indices_[i+1]之间 n_values_:ndarray,每维的类别数 方法:fit(X[, y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params)

classpreprocessing.LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1,sparse_output=False):

和 OneHotEncoder 类似,将类别特征转换为多维二元特征,并将每个特征扩展成用一维表示 属性: classes:ndarry,所有类别的值 y_type_:str multilabel_:bool sparse_input_:bool indicator_matrix_:str 方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、inverse_transform(y)、get_params([deep])、set_params(**params)

preprocessing.label_binarize(y,classes, neg_label=0, pos_label=1, sparse_output=False): LabelBinarizer 类对应的处理函数 classpreprocessing.LabelEncoder: 将类别特征标记为 0 到 n_classes - 1 的数 方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、inverse_transform(y)、get_params([deep])、set_params(**params) classpreprocessing.MultiLabelBinarizer(classes=None,sparse_output=False): 和 LabelBinarizer 类似

feature_extraction.DictVectorizer类 patsy包

数据缺失

classpreprocessing.Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean', axis=0, verbose=0, copy=True):

参数:

missing_values:int 或者“NaN”,对np.nan的值用 "NaN"
strategy:"mean"、"median"、"most_frequent"

属性:

statistics_:ndarray,当axis==0时,取每列填补时用的值

方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params)

生成多项式数据

可以将数据多项式结合生成多维特征,比如 [a,b] 的二次多项式特征为 [1, a, b, a^2, ab, b^2]

classpreprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False, include_bias=True):

参数:

degree:int,多项式次数
interaction_only:boolean,是否只产生交叉相乘的特征
include_bias:boolean,是否包含偏移列,即全为1 的列
属性:
powers_:ndarray,二维数组。powers_[i,j] 表示第 i 维输出中包含的第 j 维输入的次数
n_input_features_:int,输入维数
n_output_features_:int,输出维数

方法: fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params)

增加伪特征

preprocessing.add_dummy_feature(X,value=1.0):

在 X 的第一列插入值为 value 的列

自定义数据转换

可以使用自定义的 python函数来转换数据

classpreprocessing.FunctionTransformer(func=None,validate=True, accept_sparse=False, pass_y=False):

方法:

fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params)

案例

自己写一个公式来进行标准化:

def my_scale(data):
    mean = sum(data) / len(data)  #先求均值
    variance = ( sum([ (I-mean) ** 2 for I in data])  ) / len(data)  #再求方差
    normal = [(I - mean) / (variance ) ** 0.5 for I in data]  #按照公式标准化
    return normal

利用pandas处理 对每一列进行标准化(每个数值在0-1之间)

import numpy as np  
import pandas as pd  
np.random.seed(1)  
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3)  
方法一  
df=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))    
方法二  
df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min())  
使用scale方法进行标准化
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X_train = np.array([[ 1., -1.,  2.],
                    [ 2.,  0.,  0.],
                    [ 0.,  1., -1.]])

X_scaled = preprocessing.scale(X_train)
print(X_scaled)

[[ 0. -1.22474487 1.33630621] [ 1.22474487 0. -0.26726124] [-1.22474487 1.22474487 -1.06904497]]

MaxMinScaler方法

import numpy as np
from sklearn import preprocessing

X_train = np.array([[ 1., -1.,  2.],
                    [ 2.,  0.,  0.],
                    [ 0.,  1., -1.]])

min_max_sacler = preprocessing.MinMaxScaler()
min_max_sacler.fit(X_train)

print(min_max_sacler.transform(X_train))

[[0.5 0. 1. ] [1. 0.5 0.33333333] [0. 1. 0. ]]

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