sklearn标准化

在使用scikit-learn库进行标准化时，有几种常见的方法可以选择。其中一种方法是使用normalize函数，该函数可以对给定的输入数据进行标准化，并返回标准化后的结果。可以选择不同的范数（norm）来进行标准化，例如'l1'、'l2'或'max'。标准化后的数据可以通过设置return_norm参数为True来返回所使用的范数。

另一种方法是使用preprocessing库中的scale函数，该函数可以对数据进行标准化，并将数据缩放到指定的范围内（通常是[-3, 3]）。

还有一种方法是使用preprocessing库中的StandardScaler类，该类可以实例化一个标准化器对象。首先需要使用fit方法将标准化器与训练数据进行拟合，然后可以使用transform方法将标准化器应用于新的数据集，或者使用predict方法对新数据进行预测。

根据具体的需求和数据情况，可以选择适合的标准化方法来对数据进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Sklearn上机笔记--标准化](https://blog.csdn.net/WSY_nian/article/details/127044728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]