sklearn.preprocessing包提供了幾個常用的轉換函式，用於把原始特徵向量轉換為更適合估計器的表示。
轉化器(Transformer)用於對資料的處理，例如標準化、降維以及特徵選擇等，提供的函式大致是：
- fit(x,y):該方法接受輸入和標籤，計算出資料變換的方式。
- transform(x):根據已經計算出的變換方式，返回對輸入資料x變換後的結果（不改變x）
- fit_transform(x,y) :該方法在計算出資料變換方式之後對輸入x就地轉換。
在轉化器中，fit_transform()函式等價於先執行fit()函式，後執行transform()函式。有如下的資料，使用preprocessing包對資料進行標準化和歸一化處理：
from sklearn import preprocessing import numpy as np X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]])
一，資料標準化
資料標準化是指對資料經過處理後，使每個特徵中的數值的均值變為0，標準差變為1。
1，標準正態分佈
scale()是資料標準化的快捷方式：
X_scaled = preprocessing.scale(X_train)
對應的fit-transform組合是：
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
scaler.transform(X_train)
2，把資料縮放到範圍
把資料縮放到給定的範圍內，通常在0和1之間，或者使用每個特徵的最大絕對值按比例縮放到單位大小。
MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True)
MaxAbsScaler(copy=True)
舉個例子，MinMaxScaler() 用於把資料按照max和min縮放到0和1之間，其中max和min是縮放區間的最大值和最小值,縮放的公式如下：
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_scaled = X_std * (max - min) + min
使用MinMaxScaler()函式進行縮放：
scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_scaled=scaler.fit_transform(X_train)
二，資料歸一化
通過對原始資料進行線性變換把資料對映到[0,1]或[-1,1]之間，常用的變換函式為：
sklearn提供函式normalize或者fit-transform組合來實現資料的歸一化。引數norm是用於標準化每個非0資料的正規化，可用的值是 l1和l2 正規化，預設值是l2正規化。
#X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2') normalizer = preprocessing.Normalizer( norm='l2').fit(X) normalizer.transform(X) #out array([[ 0.40..., -0.40..., 0.81...], [ 1. ..., 0. ..., 0. ...], [ 0. ..., 0.70..., -0.70...]])
三，對分類資料進行編碼
把分類資料(標稱資料)轉換為數值編碼，以整數的方式表示，對分類資料編碼，有兩種方式：順序編碼 和 OneHot編碼。
1，順序編碼
順序編碼把每一個categorical 特徵變換成有序的整數數字特徵 (0 到 n_categories - 1)，然而，這種整數表示不能直接用於所有scikit-learn估計器，因為估計器期望連續輸入，並且把類別解釋為有序的，但是，集合通常是無序的，無法實現順序。
enc = preprocessing.OrdinalEncoder() X = [['male', 'from US', 'uses Safari'], ['female', 'from Europe', 'uses Firefox']] enc.fit(X) enc.transform([['female', 'from US', 'uses Safari']]) array([[0., 1., 1.]])
有序編碼物件中包含 categories_ 屬性，用於檢視分類資料：
>>> enc.categories_ [array(['female', 'male'], dtype=object), array(['from Europe', 'from US'], dtype=object), array(['uses Firefox', 'uses Safari'], dtype=object)]
把轉換的結果 [0., 1., 1.]，代入到categories_ 屬性中，陣列的第一個元素是0，對應categories_ 屬性中female類別；陣列的第二個元素是1，對應categories_ 屬性中from US類別，以此類推。
2，OneHot編碼
另外一種將標稱型特徵轉換為能夠被scikit-learn中模型使用的編碼是OneHot（獨熱碼）、one-out-of-N（N取一編碼）或dummy encoding（虛擬編碼），這種編碼型別已經在類OneHotEncoder中實現，該類把每一個具有n個可能取值的categorical特徵變換為長度為n的特徵向量，裡面只有一個地方是1，其餘位置都是0。
>>> from sklearn import preprocessing >>> enc = preprocessing.OneHotEncoder() >>> X = [['male', 'from US', 'uses Safari'], ['female', 'from Europe', 'uses Firefox']] >>> enc.fit(X) >>> enc.transform([['female', 'from US', 'uses Safari']]).toarray() [[1., 0., 0., 1., 0., 1.]] >>> enc.categories_ [array(['female', 'male'], dtype=object), array(['from Europe', 'from US'], dtype=object), array(['uses Firefox', 'uses Safari'], dtype=object)]
如何理解OneHot編碼的結果？原始資料中，有三個特徵，分別是Gender、From 和 Browser，每個特徵有2個取值，OneHot編碼在原始資料中新增6個特徵，分別是female、male、from Europe、from US、uses Firefox和uses Safari。
對於資料點 ['female', 'from US', 'uses Safari']的取值，對分類資料的編碼結果是：[1., 0., 0., 1., 0., 1.]，這對應著新增特徵(female, male, from Europe, from US, uses Firefox, uses Safari)的取值：
屬性categories_ 是長度為n的特徵向量，代表新增特徵(female, male, from Europe, from US, uses Firefox, uses Safari)。
三，離散化
離散化 (Discretization) 也叫 分箱(binning)，用於把連續特徵劃分為離散特徵值。
sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=5, encode=’onehot’, strategy=’quantile’)
引數註釋：
n_bins：分箱的數量，預設值是5，也可以是列表，指定各個特徵的分箱數量，例如，[feature1_bins,feature2_bins,...]
encode：編碼方式，{‘onehot’, ‘onehot-dense’, ‘ordinal’}, (default=’onehot’)
- onehot：以onehot方式編碼，返回稀疏矩陣
- onehot-dense：以onehot方式編碼，返回密集矩陣
- ordinal：以ordinal方式編碼，返回分箱的序號
strategy：定義分箱寬度的策略，{‘uniform’, ‘quantile’, ‘kmeans’}, (default=’quantile’)
- uniform：每個分箱等寬
- quantile：每個分箱中擁有相同數量的資料點
- kmeans：每個箱中的值具有與1D k均值簇最近的中心
舉個例子，對於以下二維陣列，有三個特徵，可以建立分箱陣列，為每個維度指定分箱的數量：
from sklearn import preprocessing X = np.array([[ -3., 5., 15 ], [ 0., 6., 14 ], [ 6., 3., 11 ]]) est = preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=[3, 2, 2], encode='ordinal').fit(X) est.transform(X) #out array([[ 0., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 2., 0., 0.]])
參考文件：