使用 Pandas 进行数据归一化

引言

统计标准化是一种用于将数值数据缩放到一致范围的预处理方法。在数据分析和机器学习中，确保特征对模型做出同等贡献至关重要，以避免因不同尺度引入的偏差。在没有标准化的 A 情况下，值较大的变量会主导计算，导致预测不准确。

有几种标准化策略，包括最小-最大缩放（Min-Max Scaling），它将数据缩放到特定范围（例如，0 到 1）；以及 Z-Score 标准化（Z-Score Standardization），它将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的数据。这些策略有助于提高预测模型的效率，加速优化算法的收敛，并使特征比较更有意义。

Pandas，一个强大的 Python 数据处理工具包，内置了 min()、max() 和 std() 等方法，可以简化标准化过程。此外，由于 Pandas 与 NumPy 和 Scikit-Learn 等库的无缝集成，它可以轻松地缩放和转换数据集。

总而言之，标准化是数据准备过程中的一个重要部分，它确保数据集为分析和机器学习任务做好准备。通过使用正确的标准化技术，可以获得更准确、一致且易于理解的结果。

数据标准化的目的是什么？

• 消除尺度偏差
  数据集的特征可能具有不同的尺度。在没有标准化的 A 情况下，值较大的变量会对模型产生不成比例的影响，导致有偏差的结果。
• 提高机器学习的性能
  标准化输入数据可以提高许多机器学习技术的整体性能，包括基于梯度下降的模型（例如，逻辑回归、神经网络）。它可以加速收敛，并防止训练变得不稳定。
• 提高特征的可比性
  通过确保每个特征贡献相等，标准化提高了特征比较的意义。这在处理不同尺度的数据时特别有用。
• 降低对异常值的敏感性
  通过将数据集中在均值周围，某些标准化技术，如 Z-Score 标准化，可以减少极端值的影响。
• 增强基于距离的算法
  距离计算对于 SVM、K-NN 和 K-means 聚类等算法至关重要。通过防止任何单个特征主导距离度量，标准化可以提高分类或聚类结果。
• 增强可视化
  由于标准化数据消除了因不同特征幅度引起的偏差表示，因此有助于创建更容易理解的可视化。

数据标准化技术类型

• 特征缩放，或最小-最大缩放
  最小-最大缩放将数据缩放到预定的范围，通常在 0 到 1 之间。通过保持值之间的相对差异，它可以确保任何特征都不会因尺度差异而被另一个特征所掩盖。但是，此技术对异常值非常敏感，因为极端值可能会扭曲缩放过程。它通常用于机器学习，特别是像神经网络和 K-NN 这样的基于距离的技术。
• Z-Score 标准化（标准缩放）
  Z-Score 标准化，有时也称为标准缩放，将数据转换为均值为 0、标准差为 1。当特征的尺度和分布不同时，此技术很有用。它对于期望数据正态分布的预测模型（如逻辑回归和神经网络）效果更好，并且比最小-最大缩放更不容易受异常值的影响。
• 小数缩放
  通过移动小数点，小数缩放可以标准化数据并确保所有值都落在预定的范围内。对于诸如货币或科学测量之类的值的位数数量一致的数据集很有用。尽管它不像其他方法那样流行，但在处理包含大量数字的数据集时可能很有用。
• 均值标准化
  通过根据均值调整值，均值标准化将数据中心化为 0。当数据集的最小值和最大值差异很大时，此方法特别有用。这种类型的数据转换可确保每个特征做出同等贡献，从而提高机器学习模型的性能。
• 对数转换
  为了使偏斜数据的分布更正态，可以使用对数转换。在处理通常显示指数增长模式的数据时（例如，收入水平、人口规模或科学测量），它非常有用。此方法有助于发现原始数据中可能不明显的潜在模式，并减少极端值的影响。

数据标准化在现实世界中的应用

• 机器学习和人工智能
  许多机器学习技术，包括支持向量机、神经网络和 K-最近邻 (K-NN)，都依赖于尺度相似的数值特征。标准化通过避免任何单个特征因其尺度而占据主导地位，来加速训练过程中的收敛并提高模型性能。
• 金融数据分析
  金融数据集通常包含股票价格、交易量和公司收入等变量，它们的尺度差异很大。标准化这些数据有助于趋势分析、异常检测以及开发更好的股票价格或信用评分预测模型。
• 医学和医疗保健分析
  血压、胆固醇和心率是医疗数据集中的变量，它们的尺度不同。在疾病诊断、患者监测和治疗建议的预测建模中，标准化至关重要，以防止任何单个因素过度影响结果。
• 图像处理和计算机视觉
  在图像分析中，像素值范围为 0 到 255。标准化图像（将像素值缩放到 0 到 1 之间）可以通过降低计算复杂性和加速训练来提高卷积神经网络 (CNN) 和其他深度学习模型的性能。
• 自然语言处理，或 NLP
  NLP 模型，如情感分析或文本分类，通常使用词嵌入或 TF-IDF（词频-逆文档频率）等技术将文本输入转换为数值形式。标准化确保不同的词频度量被准确缩放，以提高模型精度。

使用 Pandas 应用标准化

• 使用 Pandas 进行最小-最大缩放
  最小-最大缩放将数据缩放到预定的范围，通常在 0 到 1 之间。可以使用简单的数学运算在 Pandas 中完成。从一列的最小值中减去该值，然后将结果除以范围（最大值 - 最小值）。

语法

• 使用 Pandas 标准化 Z-Scores
  Z-Score 标准化将数据缩放到平均值为零，与平均值的偏差为一。当处理正态分布的数据时，这很有用。

语法

• 使用 Scikit-Learn 进行标准化
  Scikit-Learn 提供了 MinMaxScaler 和 StandardScaler 等预处理例程，用于更复杂的标准化。这些技术可确保一致性，特别是在处理大型数据集时。

语法

• 使用对数转换
  为了减少数据偏斜，对数转换很有用。在处理指数增长模式时，它很有帮助。

语法