数据特征处理之数值型数据（归一化）

什么是特征处理？

通过特定的统计方法（数学方法）将待处理数据转换为算法要求的数据的这个过程称为特征处理。

数值型数据归一化方案：

归一化的特点

对原始数据进行归一化处理后使其映射到指定范围内（通常默认是[0,1]之间）

降低数据附带的量纲影响，使不同的特征具有相同的尺度(Scale)，进而具有可比性(公平性)

【注】 归一化也被称为最大最小标准化（min-max Normalization）、调节比例（Rescaling）

我们常用的归一化特征处理的统计（数学）方法便是线性转换的方式，

上述公式中, xmin 表示源数据中特征的最小值，xmax 表示特征的最大值，x则表示源数据中的具体值

我们平时所见的归一化都是将数据映射到[0,1]之间，若是将数据映射到自定义范围内呢？显然上述公式不具有通用性。具备通用性的其实是下面这个

其中，a表示将数据缩放到指定区间内的上限，b表示将数据缩放到指定区间的下线。归一化整体流程如下图

[注] 上述公式的效果作用于每一列（特征）

上述缩放结果是借助机器学习中的sklearn模块来完成的，完整的代码如下

默认缩放到[0, 1]时

# -*- coding:utf-8 -*-

# @Author: 数据与编程之美
# @File: min_max_normalization.py
# @Time: 2020/12/07 23:15

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


def min_max_handle():   # 归一化

    mms = MinMaxScaler()
    data = mms.fit_transform([[425, 42, 0.16],
                              [544, 66, 1.28],
                              [509, 75, 0.87],
                              [496, 60, 0.99],
                              [580, 23, 1.15]])

    print(data)


if __name__ == "__main__":
    min_max_handle()

缩放到任意区间内时，只需加入参数并指定区间范围既可，如指定到[5, 8]之间时

# -*- coding:utf-8 -*-

# @Author: 数据与编程之美
# @File: min_max_normalization.py
# @Time: 2020/12/07 23:15

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


def min_max_handle():   # 归一化

    mms = MinMaxScaler(feature_range=(5, 8))
    data = mms.fit_transform([[425, 42, 0.16],
                              [544, 66, 1.28],
                              [509, 75, 0.87],
                              [496, 60, 0.99],
                              [580, 23, 1.15]])

    print(data)


if __name__ == "__main__":
    min_max_handle()

上述内容便是数据特征处理中的数据归一化理论、操作流程。然而归一化只是众多特征处理方案中的一种手段，其最终服务的成熟算法还是有局限性的。

归一化的不足之处

对于常见的归一化处理手段（基于线性转换的方式） ，丛其理论表达式可以看出，归一化后的结果与xmin (最小)、xmax(最大)值相关，也就是由极值决定。当增加样本量数据时，有可能导致某特征的极值发生变化，从而导致归一化结果不稳定（不具备鲁棒性），实际使用时可以使用经验常量来代替xmin (最小)、xmax(最大)值；在工程规模方面来考虑时，归一化适用于数据量少的工程。

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