在训练模型之前使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler 进行数据预处理即可。
时间: 2023-06-15 20:07:12 浏览: 153
机器学习数据预处理
是的,使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler 进行数据预处理是一个不错的选择,可以将数据缩放到均值为0,方差为1的标准高斯分布,从而提高模型的训练效果。具体操作可以参考下面的代码示例:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设 data 是一个二维数据集,即包含 n 个样本,每个样本有 m 个特征
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
```
其中,fit_transform() 方法将数据进行标准化处理,并返回处理后的数据。接下来,您可以使用处理后的数据来训练模型。
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