preprocessing.scale按列归一化

对于 preprocessing.scale 函数，它不是按列归一化，而是对每一列进行标准化处理。标准化是指将数据的均值调整为0，方差调整为1，使得不同维度的特征具有相同的重要性。

具体来说，preprocessing.scale 函数会先计算每一列的均值和标准差，然后对每个元素减去均值，再除以标准差。这样做可以使得每一列的数据都符合标准正态分布，方便后续的建模和分析。

需要注意的是，标准化并不改变数据的分布形态，只是调整了数据的尺度和位置。如果数据本身就是正态分布或者偏态分布，标准化后仍然会保持这种分布形态。

相关问题

preprocessing.scale怎么按行归一化

`preprocessing.scale`函数可以对数据进行标准化处理，将数据的均值调整为0，方差调整为1。默认情况下，该函数是按列进行标准化的，如果要按行进行标准化，可以将`axis`参数设置为1。

例如，假设有一个二维数组`X`，要按行进行标准化，可以使用以下代码：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
X_scaled = preprocessing.scale(X, axis=1)
print(X_scaled)

运行结果如下：

[[-1.22474487  0.          1.22474487]
 [-1.22474487  0.          1.22474487]
 [-1.22474487  0.          1.22474487]]

可以看到，每一行的数值都被标准化为均值为0，方差为1的形式。

preprocessing.scale详解

scale是一种数据预处理技术，其主要作用是将原始数据转换成统一的尺度，从而提高模型的准确性和稳定性。常见的尺度变换方法有标准化和归一化。标准化是将原始数据减去均值，再除以标准差，使得数据落入均值为0，方差为1的高斯分布中，而归一化是将数据缩放到范围[0, 1]之间。