python 归一化与标准化 工具类

Sklearn中提供了多个与特征缩放相关的函数和类，包括标准化和归一化方法。以下是其中的两个工具类的介绍：

1. StandardScaler（标准化）：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler

   scaler = StandardScaler()
   scaled_data = scaler.fit_transform(data)

这个类用于将数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。通过`fit_transform`方法可以对数据进行标准化处理。

2. MinMaxScaler（归一化）：

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

   scaler = MinMaxScaler()
   scaled_data = scaler.fit_transform(data)

这个类用于将数据进行归一化处理，将数据缩放到指定的范围内（默认为[0, 1]）。通过`fit_transform`方法可以对数据进行归一化处理。

这两个工具类都可以通过`fit_transform`方法对数据进行处理，其中`fit`方法用于计算数据的均值和方差（或最大值和最小值），`transform`方法用于对数据进行缩放处理。