使用Sklearn進行資料預處理：標準化和MinMax縮放

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引言

資料預處理對於生成可靠的分析結果至關重要。資料準備包括消除重複項、識別和處理異常值、標準化度量以及分類資訊的歸檔。基於Python的Sklearn工具包因其能夠縮放特徵、處理缺失資料和編碼分類變數而廣受歡迎，是資料預處理的重要資源。使用Sklearn，資料預處理變得輕而易舉，您可以訪問可靠的方法來進行有效的資料分析。

資料預處理技術

標準化縮放

可以使用標準化縮放來轉換資料，使其圍繞零和一呈正態分佈。它確保所有資料大小一致。這可以防止機器學習演算法對單個特徵賦予過大的權重。為此，使用Sklearn的StandardScaler類。

標準化縮放，也稱為z分數標準化，是一種透過標準差除以均值來標準化資料的方法。這種轉換使資料的中心點位於零，標準差為1。這使其非常適合那些依賴於特徵大小的演算法。

為什麼要使用標準化縮放？

當特徵具有不同的測量單位或彼此之間差異很大的值時，標準化縮放非常有用。它有助於像梯度下降這樣的演算法更快地收斂，並保持每個特徵在模型決策中的權重平衡。

標準化縮放是如何工作的？

標準化縮放的公式為：z = (x - 均值) / 標準差，其中x是原始值，均值是特徵的平均值，標準差是資料點分散程度的度量。

使用Sklearn設定標準化縮放

Sklearn包含一個名為StandardScaler的類，可以輕鬆地與資料集一起使用。它將縮放器擬合到訓練資料，然後轉換訓練資料和測試資料以保持一致性。

“MinMax縮放”是什麼意思？

MinMax縮放使用特徵的最小值和最大值來縮放資料。它將資料轉換到0到1的範圍內，同時保留資料點之間的關係和分佈的形狀。

為什麼要使用MinMax縮放？

當特徵具有不同的範圍或測量單位時，MinMax縮放非常有用。它使特徵具有相同的大小，從而防止在機器學習訓練期間任何一個特徵過於突出。

MinMax縮放方法是如何工作的？

MinMax縮放的公式為：x_scaled = (x - min) / (max - min)，其中x是原始值，min是特徵的最小值，max是特徵的最大值。

使用Sklearn實現MinMax縮放

MinMax縮放使用Sklearn中的MinMaxScaler類完成。它從訓練資料中確定最小值和最大值，然後縮放訓練集和測試集以保持一致性。

使用Sklearn進行資料預處理的工作流程

載入和探索資料集

在本節中，我們將討論如何使用Sklearn庫載入資料集並進行一些基本的探索性分析來了解資料的組織方式。我們將使用Sklearn中的適當方法載入資料，使其與資料預處理技術相容的格式。

程式碼

from sklearn.datasets import load_dataset

# Load the dataset
data = load_dataset('dataset_name')

# Explore the dataset
print(data.head())
print(data.shape) 
print(data.info())

處理缺失資料

處理缺失資料是資料預處理中非常重要的一步。我們將討論Sklearn處理缺失資料的一些方法，例如使用均值、中位數或眾數進行插補。

程式碼

from sklearn.impute import SimpleImputer

# Create a SimpleImputer object
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# Fit and transform the imputer on the dataset
data['column_with_missing_values'] = imputer.fit_transform(data['column_with_missing_values'])

處理分類變數（如果適用）

處理分類資料時，需要將其轉換為數值表示形式，以便機器學習模型可以使用它。Sklearn提供了使用獨熱編碼和標籤編碼對分類值進行編碼的工具。

獨熱編碼的程式碼示例

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# Create a OneHotEncoder object
encoder = OneHotEncoder()

# Fit and transform the encoder on the dataset
data_encoded = encoder.fit_transform(data[['categorical_column']])

將資料集拆分為訓練集和測試集

為了評估機器學習模型的效能，需要將資料拆分為訓練集和測試集。Sklearn提供了方便的拆分功能。

程式碼

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2']], data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

應用資料縮放技術

標準化縮放

標準化縮放，也稱為z分數標準化，縮放資料以使均值為0，標準差為1。這可以防止大規模特徵主導模型。

程式碼

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Create a StandardScaler object
scaler = StandardScaler()

# Fit and transform the scaler on the training data
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

# Transform the testing data using the same scaler
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

MinMax縮放

MinMax縮放縮放資料以使其落入特定範圍，通常為[0, 1]。當某些特徵的值不在標準範圍內時，這非常有用。

程式碼

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Create a MinMaxScaler object
scaler = MinMaxScaler()

# Fit and transform the scaler on the training data
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

# Transform the testing data using the same scaler
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

評估預處理的資料

在這裡，我們簡要討論了在將預處理後的資料用於機器學習模型之前評估其重要性。我們可以檢查特徵的分佈、檢查缺失值並評估縮放對資料的影響。

視覺化程式碼示例（使用matplotlib或seaborn）

import matplotlib.pyplot as plt

# Visualize the distributions of features before and after scaling
plt.hist(X_train['feature1'], bins=20, label='Before Scaling')
plt.hist(X_train_scaled[:, 0], bins=20, label='After Scaling')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Count')
plt.legend()
plt.show()

結論

總而言之，資料預處理是資料科學研究中非常重要的一步。標準化縮放和MinMax縮放是兩種常見的用於資料標準化的技術，Sklearn為此提供了有用的工具。標準化縮放將資料縮放以使均值為0，標準差為1。而MinMax縮放將資料縮放至特定範圍。透過使用這些技術，我們可以確保我們的資料處於合適的格式，以便進行進一步的分析。這將提高我們模型的準確性和可靠性。