数据预处理
数据中不同特征的量纲可能不一致,数值间的差别可能很大,不进行处理可能会影响到数据分析的结果,因此,需要对数据按照一定比例进行缩放,使之落在一个特定的区域,便于进行综合分析。
常用的方法有两种:
最大 – 最小规范化:对原始数据进行线性变换,将数据映射到[0,1]区间
Z-Score标准化:将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上
为什么要标准化/归一化?
提升模型精度:标准化/归一化后,不同维度之间的特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器的准确性。
加速模型收敛:标准化/归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解。
如下图所示:
哪些机器学习算法需要标准化和归一化
1)需要使用梯度下降和计算距离的模型要做归一化,因为不做归一化会使收敛的路径程z字型下降,导致收敛路径太慢,而且不容易找到最优解,归一化之后加快了梯度下降求最优解的速度,并有可能提高精度。比如说线性回归、逻辑回归、adaboost、xgboost、GBDT、SVM、NeuralNetwork等。需要计算距离的模型需要做归一化,比如说KNN、KMeans等。
2)概率模型、树形结构模型不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、随机森林。
彻底理解标准化和归一化
示例数据集包含一个自变量(已购买)和三个因变量(国家,年龄和薪水),可以看出用薪水范围比年龄宽的多,如果直接将数据用于机器学习模型(比如KNN、KMeans),模型将完全有薪水主导。
[code]#导入数据import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddf = pd.read_csv(\'Data.csv\')
缺失值均值填充,处理字符型变量
[code]df[\'Salary\'].fillna((df[\'Salary\'].mean()), inplace= True)df[\'Age\'].fillna((df[\'Age\'].mean()), inplace= True)df[\'Purchased\'] = df[\'Purchased\'].apply(lambda x: 0 if x==\'No\' else 1)df=pd.get_dummies(data=df, columns=[\'Country\'])
最大 – 最小规范化
[code]from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()scaler.fit(df)scaled_features = scaler.transform(df)df_MinMax = pd.DataFrame(data=scaled_features, columns=[\"Age\", \"Salary\",\"Purchased\",\"Country_France\",\"Country_Germany\", \"Country_spain\"])
Z-Score标准化
[code]from sklearn.preprocessing import StandardScalersc_X = StandardScaler()sc_X = sc_X.fit_transform(df)sc_X = pd.DataFrame(data=sc_X, columns=[\"Age\", \"Salary\",\"Purchased\",\"Country_France\",\"Country_Germany\", \"Country_spain\"])
[code]import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport statisticsplt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'Microsoft YaHei\']fig,axes=plt.subplots(2,3,figsize=(18,12))sns.distplot(df[\'Age\'], ax=axes[0, 0])sns.distplot(df_MinMax[\'Age\'], ax=axes[0, 1])axes[0, 1].set_title(\'归一化方差:% s \'% (statistics.stdev(df_MinMax[\'Age\'])))sns.distplot(sc_X[\'Age\'], ax=axes[0, 2])axes[0, 2].set_title(\'标准化方差:% s \'% (statistics.stdev(sc_X[\'Age\'])))sns.distplot(df[\'Salary\'], ax=axes[1, 0])sns.distplot(df_MinMax[\'Salary\'], ax=axes[1, 1])axes[1, 1].set_title(\'MinMax:Salary\')axes[1, 1].set_title(\'归一化方差:% s \'% (statistics.stdev(df_MinMax[\'Salary\'])))sns.distplot(sc_X[\'Salary\'], ax=axes[1, 2])axes[1, 2].set_title(\'StandardScaler:Salary\')axes[1, 2].set_title(\'标准化方差:% s \'% (statistics.stdev(sc_X[\'Salary\'])))
可以看出归一化比标准化方法产生的标准差小,使用归一化来缩放数据,则数据将更集中在均值附近。这是由于归一化的缩放是“拍扁”统一到区间(仅由极值决定),而标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的,和整体样本的分布有很大的关系。所以归一化不能很好地处理离群值,而标准化对异常值的鲁棒性强,在许多情况下,它优于归一化。
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