数据预处理（一）：标准化，中心化，正态化

定义

标准化(Standardization)：将数据按照比例进行缩放，不改变数据的原始分布，使得不同的变量经过标准化处理后可以有平等分析和比较的基础。缩放后的数据均值为0，方差为1。但并不是标准正态分布。

归一化(Normalization)：中心化和标准化基本一样，都是要把数据缩放到某个范围里。归一化通常有两种做法：

min-max 归一化的公式为：

mean 归一化（有的地方也叫中心化）的公式为：

正态化：改变数据的原始分布，使其服从正态分布。通常采用的方法有取对数，开平方根，取倒数，开平方，取指数等等，使得不对称分布的数据（偏态数据）呈现（或近似）正态分布。要这么做的原因在于：有些机器学习方法，比如线性回归模型就默认数据是正态分布。

https://blog.csdn.net/lcmssd/article/details/80179102?utm_source=blogxgwz0

https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/102652160

关于到底是先标准化/归一化还是先划分数据集（前者归一化的时候同时考虑了测试集和训练集，如均值就与测试集有关；后者划分过后均值只和训练集有关），个人认为应该先划分数据集，对划分出来的训练集标准化后，再用相同的标准化公式（其中均值方差来自于训练集）对测试集进行标准化，保证测试集在维度上与训练集保持一致。代码如下：

from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)#通过训练集获得归一化公式
X_train_transformed = scaler.transform(X_train)#对训练集进行归一化
X_test_transformed = scaler.transform(X_test)#对测试集进行归一化