数据获取

以鸢尾数据为例，首先加载数据集。

from sklearn.datasets import load_iris

dataset = load_iris()
# print(dataset)
X = dataset.data
y = dataset.target

可以下查看下数据基本特征

print(X)

print(y)

①归一化 MinMaxScaler

1.1默认调用

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
X_transformed = MinMaxScaler().fit_transform(X)
print(X_transformed)

程序执行结果：

1.2了解相关属性/参数

实例化MinMaxScaler()时可传入相关属性

MinMaxScaler(self, feature_range=(0, 1), *, copy=True, clip=False)

• feature_range默认为元组(0,1)，表示特征值范围
• copy默认为True，表示不改变原X，该为False后原X被改变。
• clip不知道是啥属性，一般应该也用不上，知道的大佬可以在评论区补充。

示例

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
MinMaxScaler(feature_range=(0, 0.5), copy=False).fit_transform(X)
print(X)

程序执行结果：

②正则化 Normalizer

2.1默认调用

from sklearn.preprocessing import Normalizer
X_transformed = Normalizer().fit_transform(X)
print(X_transformed)

程序执行结果：

2.2相关属性/参数

(self, norm=‘l2’, *, copy=True)

norm默认为’l2’（是字母l不是数字1）。可以取的值有"l1"，“l2”，“max”。

• 'l2’表示，变换方式为，每个特征值，转换为该特征值的平方，占该该样本所有特征值的平方之比。
  即
  

• 'l1’表示，变换方式为，每个特征值，转换为 其占该样本每个特征值的绝对值之和之比。

• 'max’表示，变换方式为，各个特征值除以样本中特征值最大的值。

copy同上，即是否复制。默认为True表示复制，复制就不更改原数据集。

from sklearn.preprocessing import Normalizer
X_transformed = Normalizer(norm='l1').fit_transform(X)
print(X_transformed)

程序执行结果：

③标准化

3.1默认调用

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_transformed = StandardScaler().fit_transform()
print(X_transformed)

程序执行结果：

3.2相关属性/参数

StandardScaler(self, *, copy=True, with_mean=True, with_std=True)

• with_mean 考虑均值
• with_std 考虑标准差
• copy 是否复制（同上）

④二值化

4.1默认调用

阈值默认为0，即大于0的数据转换为1，小于0的数据都转换为0。

from sklearn.preprocessing import Binarizer
X_transformed = Binarizer().fit_transform(X)
print(X_transformed)

程序执行结果：

4.2相关属性/参数

(self, *, threshold=0.0, copy=True)

• threshold 阈值
• copy 是否复制（同上）

from sklearn.preprocessing import Binarizer
X_transformed = Binarizer(threshold=3).fit_transform(X)
print(X_transformed)

程序执行结果：