#資料預處理方法，主要是處理資料的量綱和同趨勢化問題。
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
#零均值規範
data=np.random.rand(3,4)#隨機生成3行4列的資料
data_standardized=preprocessing.scale(data)#對資料進行歸一化處理，即每個數值減去均值除以方差 主要用於svm
#線性資料變換最大最小化處理
data_scaler=preprocessing.minmaxscaler(feature_range=(0,1))#選定區間（0，1）,原始資料-最小值/（最大值-最小值）
data_scaled=data_scaler.fit(data)
#資料標準化處理normalized
data_normalized=preprocessing.normalize(data,norm='l1'
)#減少人為增加特徵，經過處理後資料賈總等於1
#特徵二值化，
data_binarized=prepressing.binarizer(threshold=0.5).transform(data)#以0.5為閾值，大於0.5為1，小於0.5為0
#label_encode對標籤進行數值化
label_encode=preprocessing.labelencoder()
input_class=['audi','ford','audi','bmw','toyota','benz']
label_encode.fit(input_class)
for i ,item in enmerate(label_encode.class_):
print(item,'-->',i)
#onehotencode
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...
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