使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法

在对模型训练时，为了让模型尽快收敛，一件常做的事情就是对数据进行预处理。 这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。 一、标准化和归一化的区别 归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。 二、使用sklearn进行标准化和标准化还原 原理： 即先求出全部数据的均值和方差，再进行计算。 最后的结果均值为0，方差是1，从公式就可以看出。 但是当原始数据并不符合高斯分布的话，标准化后的数据效果并不好。 导入模块 fro