https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html
数据处理的方式
- preprocessing.scale
公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。
- 使用sklearn.preprocessing.scale()函数
- 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类，使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数（均值、方差）直接使用其对象转换测试集数据。
X_scaled = preprocessing.scale(X)
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
>>>#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换
>>> scaler.transform([[-1., 1., 0.]])
- 归一化
另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。
使用这种方法的目的包括：
1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性。
2、维持稀疏矩阵中为0的条目。
>>> min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
>>> X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train)
x=(x-min)/(max-min)
- 正则化
Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数，然后对该样本中每个元素除以该范数，这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数（l1-norm,l2-norm）等于1。
X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2')
独热编码
可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征（如成绩这个特征有好，中，差变成one-hot就是100, 010, 001）。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。
- 实现方法一：pandas之get_dummies方法
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False
data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据
prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None
get_dummies转换后，列名的前缀
*columns : list-like, default None 指定需要实现类别转换的列名
dummy_na : bool, default False 增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值
drop_first : bool, default False 获得k中的k-1个类别值，去除第一个
- 实现方法二：sklearn
from sklearn import preprocessing
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) # fit来学习编码
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() # 进行编码
优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。
缺点：当类别的数量很多时，特征空间会变得非常大。在这种情况下，一般可以用PCA来减少维度。而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。
问题
1:怎么理解独热编码
解决类别型数据的离散值问题。Tree Model不太需要one-hot编码： 对于决策树来说，one-hot的本质是增加树的深度。总的来说，要是one hot encoding的类别数目不太多，建议优先考虑
2:数据为什么要标准化？一定要标准化么？
需要： 基于参数的模型或基于距离的模型，都是要进行特征的归一化。
不需要：基于树的方法是不需要进行特征的归一化，例如随机森林，bagging 和 boosting等。
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