機器學習中，資料歸一化是非常重要，如果不進行資料歸一化，可能會導致模型壞掉或者訓練出乙個奇怪的模型。
現在有乙個訓練資料集，包含兩個樣本，內容如下：
腫瘤大小（cm）
發現時間（day）
樣本11
200樣本2
5100
以 k-近鄰演算法為例，「發現時間」的數值比「腫瘤大小」的數值大很多，樣本間的距離被「發現時間」主導，訓練出來的模型主要由「發現時間」影響，甚至「腫瘤大小」的影響可忽略不計。
解決方法就是將是資料對映到同一尺度，這就是資料歸一化。
資料歸一化的兩個常用方式為：最值歸一化和均值方差歸一化。
最值歸一化就是將資料對映到 0～1 之間，適用於資料分布有明顯邊界的情況。將樣本的特徵值減去該特徵的最小值，再除以該特徵的取值區間，對應的數學公式為：
$$ x_ = \frac}-x_} $$
使用np.random生成乙個 50*2 的二維整形陣列，並轉換成浮點型：
對於第一列資料，$x_$ =import numpy as npx = np.random.randint(0, 100, size=(50, 2))
x = np.array(x, dtype=float)
np.min(x[:, 0])，$x_$ =np.max(x[:, 0])：
x[:, 0] = (x[:, 0] - np.min(x[:, 0])) / (np.max(x[:, 0]) - np.min(x[:, 0]))x[:, 1] = (x[:, 1] - np.min(x[:, 1])) / (np.max(x[:, 1]) - np.min(x[:, 1]))均值方差歸一化就是把所有資料歸一到均值為0、方差為1的分布中。對於資料分布有無明顯邊界都適用。數學公式為：
$$ x_ = \frac} $$
$x_$：特徵均值，$s$：特徵方差。
同樣使用np.random生成乙個 50*2 的二維整形陣列，並轉換成浮點型：
對於第一列資料，$x_$ =x2 = np.random.randint(0, 100, size=(50, 2))
x2 = np.array(x2, dtype=float)
np.mean(x2[:, 0])，$s$ =np.std(x2[:, 0])：
x2[:, 0] = (x2[:, 0] - np.mean(x2[:, 0])) / np.std(x2[:, 0])x2[:, 1] = (x2[:, 1] - np.mean(x2[:, 1])) / np.std(x2[:, 1])前面都是在對訓練資料集進行歸一化處理，而對測試資料集的歸一化處理有所不同。由於測試資料是在模擬真實環境，而在真實環境中很難拿到所有的測試資料的均值和方差，此時將測試資料集也進行上面的操作是錯誤的，正確的方法是利用訓練資料集歸一化的資料。# np.mean(x2[:, 0])-4.440892098500626e-18
# np.mean(x2[:, 1])
-1.2878587085651815e-16
# np.std(x2[:, 0])
0.9999999999999999
# np.std(x2[:, 1])
0.9999999999999999
如測試資料集的最值歸一化處理為：
$$ test_ = \frac}-min_} $$
測試資料集的均值方差歸一化處理為：
$$ test_ = \frac}} $$
以均值方差歸一化處理為例，scikit learn 中封裝了 standardscaler 類用於訓練資料集和測試資料集的歸一化處理。
以鳶尾花的資料為例：
standardscaler 類位於 preprocessing 模組中：import numpy as npfrom sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
將訓練資料傳入from sklearn.preprocessing import standardscaler
standardscaler = standardscaler()
fit()方法中，該方法會儲存訓練資料的方差和均值，並返回 standardscaler 例項本身：
standardscaler.fit(x_train)mean_、scale_屬性儲存了均值和方差：
接著可以向# standardscaler.mean_array([5.83416667, 3.08666667, 3.70833333, 1.17 ])
# standardscaler.scale_
array([0.81019502, 0.44327067, 1.76401924, 0.75317107])
transform()方法中傳入訓練資料和測試資料獲取歸一化處理後的資料：
github | ml-algorithms-actionx_train = standardscaler.transform(x_train)
x_test = standardscaler.transform(x_test)
機器學習之 歸一化
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筆記 機器學習之資料歸一化
在分類的時候需要進行資料歸一化 那麼為什麼要進行資料歸一化？像是腫瘤情況，當時間單位是天，大小單位是厘公尺，由於時間的跨度比大小的跨度差值大的太多，會導致樣本間的距離被時間所主導，同理，將時間變成以年為單位一樣會因為差值太大而導致模型不行 所謂的資料歸一化就是將所有的資料對映到同一尺度中 這說到了最...
機器學習 資料歸一化
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