scikit-learn

（1）数据标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling）

进行标准化缩放的数据均值为0，具有单位方差。

scale函数提供一种便捷的标准化转换操作，如下：

>>> from sklearn import preprocessing #导入数据预处理包
>>> X=[[1.,-1.,2.],
       [2.,0.,0.],
       [0.,1.,-1.]]
>>> X_scaled = preprocessing.scale(X)
>>> X_scaled
array([[ 0.        , -1.22474487,  1.33630621],
       [ 1.22474487,  0.        , -0.26726124],
       [-1.22474487,  1.22474487, -1.06904497]])

>>> X_scaled.mean(axis=0)
array([ 0.,  0.,  0.])
>>> X_scaled.std(axis=0)
array([ 1.,  1.,  1.])

同样我们也可以通过preprocessing模块提供的Scaler（StandardScaler 0.15以后版本）工具类来实现这个功能：

>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
>>> scaler
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
>>> scaler.mean_
array([ 1.        ,  0.        ,  0.33333333])
>>> scaler.std_
array([ 0.81649658,  0.81649658,  1.24721913])
>>> scaler.transform(X)
array([[ 0.        , -1.22474487,  1.33630621],
       [ 1.22474487,  0.        , -0.26726124],
       [-1.22474487,  1.22474487, -1.06904497]])

（2）数据规范化（Normalization）
把数据集中的每个样本所有数值缩放到(-1,1)之间。

>>> X = [[ 1., -1., 2.],
     [ 2., 0., 0.],
     [ 0., 1., -1.]]
>>> X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2')
>>> X_normalized
array([[ 0.40824829, -0.40824829,  0.81649658],
       [ 1.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.70710678, -0.70710678]])
>>> normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X) # fit does nothing
>>> normalizer
Normalizer(copy=True, norm='l2')
>>> normalizer.transform(X)
array([[ 0.40824829, -0.40824829,  0.81649658],
       [ 1.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.70710678, -0.70710678]])
>>> normalizer.transform([[-1., 1., 0.]])
array([[-0.70710678,  0.70710678,  0.        ]])

（3）二进制化（Binarization）
将数值型数据转化为布尔型的二值数据，可以设置一个阈值（threshold）

>>> X = [[ 1., -1., 2.],
     [ 2., 0., 0.],
     [ 0., 1., -1.]]
>>> binarizer = preprocessing.Binarizer().fit(X) # fit does nothing
>>> binarizer
Binarizer(copy=True, threshold=0.0) # 默认阈值为0.0
>>> binarizer.transform(X)
array([[ 1.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.]])
>>> binarizer = preprocessing.Binarizer(threshold=1.1) # 设定阈值为1.1
>>> binarizer.transform(X)
array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

（4）标签预处理（Label preprocessing）

4.1）标签二值化（Label binarization）

LabelBinarizer通常用于通过一个多类标签（label）列表，创建一个label指示器矩阵

>>> lb = preprocessing.LabelBinarizer()
>>> lb.fit([1, 2, 6, 4, 2])
LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1)
>>> lb.classes_
array([1, 2, 4, 6])
>>> lb.transform([1, 6])
array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])

上例中每个实例中只有一个标签（label），LabelBinarizer也支持每个实例数据显示多个标签：

>>> lb.fit_transform([(1, 2), (3,)]) #(1,2)实例中就包含两个label
array([[1, 1, 0],
       [0, 0, 1]])
>>> lb.classes_
array([1, 2, 3])

 

4.2）标签编码（Label encoding）

>>> from sklearn import preprocessing
>>> le = preprocessing.LabelEncoder()
>>> le.fit([1, 2, 2, 6])
LabelEncoder()
>>> le.classes_
array([1, 2, 6])
>>> le.transform([1, 1, 2, 6])
array([0, 0, 1, 2])
>>> le.inverse_transform([0, 0, 1, 2])
array([1, 1, 2, 6])

也可以用于非数值类型的标签到数值类型标签的转化：

>>> le = preprocessing.LabelEncoder()
>>> le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])
LabelEncoder()
>>> list(le.classes_)
['amsterdam', 'paris', 'tokyo']
>>> le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])
array([2, 2, 1])
>>> list(le.inverse_transform([2, 2, 1]))
['tokyo', 'tokyo', 'paris']