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当数据集的数值属性具有非常大的比例差异，往往导致机器学习的算法表现不佳，当然也有极少数特例。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常需要归一化，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树不使用，以C4.5为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益比，而信息增益比根特征是否经过归一化是无关的。
同比例缩放所有属性常用的两种方法是：最小-最大缩放和标准化
最小-最大缩放（又加归一化），将值重新缩放使其最终范围在0-1之间，（current – min）/ (max – min)，Scikit-Learn提供了MinMaxSaler转换器可以完成该功能
标准化，(current – mean) / var，使得得到的结果分布具备单位方差，相比最小-最大缩放，标准化的方法受异常值的影响更小，同样Scikit-Learn也提供了StandScaler转换器
1. MinMaxScaler和StandScaler类结构
2. MinMaxScaler示例
>>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler >>> >>> data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] >>> scaler = MinMaxScaler() >>> print(scaler.fit(data)) MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1)) >>> print(scaler.data_max_) [ 1. 18.] >>> print(scaler.transform(data)) [[ 0. 0. ] [ 0.25 0.25] [ 0.5 0.5 ] [ 1. 1. ]] >>> print(scaler.transform([[2, 2]])) [[ 1.5 0. ]]
3. StandScaler示例
>>> data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]] >>> scaler = StandardScaler() >>> print(scaler.fit(data)) StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) >>> print(scaler.mean_) [ 0.5 0.5] >>> print(scaler.transform(data)) [[-1. -1.] [-1. -1.] [ 1. 1.] [ 1. 1.]] >>> print(scaler.transform([[2, 2]])) [[ 3. 3.]]
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