归一化缩放到-1
如何用Python进行数据预处理中的数据转换和归一化
一、概述
数据处理是数据分析中不可或缺的一环。由于实际数据库往往包含噪声、缺失值和不一致数据，且通常来自多个异种数据源，因此需要进行数据预处理。本文将详细介绍数据预处理中常用的数据转换和归一化方法。
二、数据转换
对于字符型特征的处理，常常需要将其转换为计算机可以识别的数值型数据。例如，性别这个属性，通常以“男”和“女”来表示，这时我们就可以用数字0和1来代替这两个文本标签。
Python代码示例：
```python
import pandas as pd
创建包含性别数据的字典
data = {'性别' : ['男', '女', '男', '女', '女']}
创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
使用映射将性别文本转换为数值型数据
df['性别'] = df['性别'].map({'男': 1, '女': 0})
print(df)
```
三、零均值归一化（Z-Score Normalization）
归一化是一种常见的数据预处理方法。通过归一化，我们可以将不同量纲的数据映同一数值空间内，以便进行计算和分析。零均值归一化也叫Z-score规范化，该方法通过减去均值并除以标准差来调整数据的分布。
公式：$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$
Python代码示例：
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
假设我们有一组views数据
views_data = pd.DataFrame([1295., 25., 1900., 50., 100., 300.], columns=['views'])
print(views_data)
创建StandardScaler对象并进行归一化处理
ss = StandardScaler()
views_data['zscore'] = ss.fit_transform(views_data[['views']])
print(views_data)
```
零均值归一化有助于避免属性值间差异过大的问题，使得各个特征在模型训练中能够获得相对均衡的权重。
四、最大最小归一化（Min-Max Normalization）
另一种常用的归一化方法是最大最小归一化，也称为线性函数归一化。该方法将原始数据线性变换到[0,1]区间内。
公式：$x' = \frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)}$
Python代码示例：
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
使用MinMaxScaler进行归一化处理
mms = MinMaxScaler()
views_data['minmax'] = mms.fit_transform(views_data[['views']])
print(views_data)
```
最大最小归一化可以保证所有的特征值都映同一个数值空间内，有助于提高模型的训练效率。
五、归一化的重要性
从随机梯度下降的角度来看，归一化有助于加速模型的收敛速度。当特征的取值范围不一致时，归一化可以使得各个特征在模型训练过程中获得相对均衡的更新速度。对于一些基于距离度量的算法，如K近邻算法、支持向量机等，归一化也有助于提高算法的准确性和效率。
1. 在实际应用中，大多数通过梯度下降法进行求解的模型都需要进行归一化处理，如线性回归、逻辑回归、网络等。而决策树等算法则不需要进行归一化。
2. 在分类、聚类等算法中，当使用距离来度量相似性时，或者使用PCA进行降维时，零均值归一化通常表现更好。
