先放乙個github學習鏈結data preprocessing
fit方法是用於從乙個訓練集中學習模型引數，其中就包括了歸一化時用到的均值，標準偏差。transform方法就是用於將模型用於位置資料，fit_transform就很高效的將模型訓練和轉化合併到一起，訓練樣本先做fit，得到mean，standard deviation，然後將這些引數用於transform（歸一化訓練資料），使得到的訓練資料是歸一化的，而測試資料只需要在原先得到的mean，std上來做歸一化就行了，所以用fit_transform就行了。
這裡的分類資料指的是將資料集中的類別標籤進行encoder
onehotencoder建立虛擬變數，這個博主解釋的很通透
standardscaler 標準化，歸一化處理，主要為了消除量綱對不同屬性之間的差異的影響，且是針對每乙個特徵維度來做的，而不是針對樣本。
公式為：(x-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。
將資料按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有資料都聚集在0附近，方差為1標準化（z-score），或者去除均值和方差縮放
ML Data Processing資料預處理
資料歸一化 引數 arrays list np.array matrices padas dataframes 需被分割的樣本集 options test size 在0.0和1.0之間，表示要從樣本集拆分到測試集的比例，預設為0.25 train size 在0.0和1.0之間，表示要從樣本集拆分...
Python 使用Pandas進行資料預處理
利用pandas庫中的get dummies函式對類別型特徵進行啞變數處理。get dummies語法 pandas.get dummies data,prefix none,prefix sep dummy na false,columns none,sparse false,drop first...
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spss 的資料預處理 資料預處理的目的 在資料檔案建立好後，通常還要對待分析的資料進行必要的預加工處 理，這是資料分析過程中不可缺少的乙個關鍵環節。資料的預加工處理是服 務與資料分析和建模的，需要解決的問題如下 缺失值和異常資料的處理。資料的轉換處理。資料的轉換處理是在原有資料的基礎上，計算產生 ...