sklearn 数据预处理

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html

其中介绍了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。

>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
>>> scaler
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

>>> scaler.mean_
array([ 1. ...,  0. ...,  0.33...])

>>> scaler.std_
array([ 0.81...,  0.81...,  1.24...])

>>> scaler.transform(X)
array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],
       [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],
       [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])

>>>#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换
>>> scaler.transform([[-1.,  1., 0.]])
array([[-2.44...,  1.22..., -0.26...]])