sklearn 数据标准化与反标准化

sklearn 中提供了一些方法用于数据的标准化和反标准化操作。

数据标准化是将数据按照一定规则进行转换，使得数据在特定范围内变化，常用的方法有 Z-score 标准化和 Min-Max 标准化。

Z-score 标准化通过对数据进行均值减法和标准差除法来使数据服从标准正态分布，公式为：

z = (x - mean) / std

其中 x 是原始数据，mean 是数据的均值，std 是数据的标准差。

在 sklearn 中，可以使用 `sklearn.preprocessing.StandardScaler` 类进行 Z-score 标准化。具体使用方法如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

Min-Max 标准化将数据线性地映射到指定区间，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。公式为：

x_scaled = (x - min) / (max - min)

其中 x 是原始数据，min 和 max 分别是数据的最小值和最大值。

在 sklearn 中，可以使用 `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler` 类进行 Min-Max 标准化。具体使用方法如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

反标准化是将经过标准化处理的数据恢复到原始的数值范围。在 sklearn 中，可以使用标准化器的 `inverse_transform` 方法来进行反标准化操作。例如，对于 Z-score 标准化的数据，可以这样进行反标准化：

original_data = scaler.inverse_transform(scaled_data)

对于 Min-Max 标准化的数据，同样可以使用类似的方法进行反标准化操作。