壹般在機器學習的 模型訓練 之前，有壹個比較重要的步驟是 數據變換 。
因為，壹般情況下，原始數據的各個特征的值並不在壹個統壹的範圍內，這樣數據之間就沒有 可比性 。
數據變換的目的是 將不同渠道，不同量級的數據轉化到統壹的範圍之內，方便後續的分析處理 。
數據變換的方法有很多，比如 數據平滑，數據聚集，數據概化，數據規範化 和 屬性構造 等。
本篇文章主要介紹數據規範化，這是壹種比較常用，也比較簡單的方法。
數據規範化是 使屬性數據按比例縮放，這樣就將原來的數值映射到壹個新的特定區域中 ，包括 歸壹化，標準化 等。
歸壹化就是獲取原始數據的最大值和最小值，然後把原始值線性變換到 [0,1] 範圍之內，變換公式為：
其中：
從公式中可以看出，歸壹化與最大最小值有關，這也是歸壹化的缺點，因為最大值與最小值非常容易受 噪音數據 的影響。
比如，我們有以下數據：
通過數據可以觀察出：
這裏我們用第壹條數據來舉例，看看是如何變換的。
sklearn 庫的 preprocessing 模塊中的 MinMaxScaler 類就是用來做歸壹化處理的。
首先引入 MinMaxScaler 類：
準備要變換的 data 數據，並初始化 MinMaxScaler 對象：
擬合數據：
輸出每個特征的最大最小值：
變換所有數據：
可以對比我們計算的第壹行數據，結果是壹樣的。
z-score 標準化 是基於正態分布的，該方法假設數據呈現 標準正態分布 。
正態分布也叫高斯分布 ，是 連續隨機變量 概率分布的壹種，它的數學公式是：
其中， u 為 均值 （平均數）， σ 為 標準差 。均值和標準差是正態分布的關鍵參數，它們會決定分布的具體形態。
正態分布有以下特點：
正態分布就是常態分布，正常狀態的分布。在現實生活中，大量隨機現象的數據分布都近似於正態分布。
正態分布的分布圖為：
當 μ 為 0 ， σ 為 1 時，正態分布為 標準正態分布 。
圖中的百分數表示所在面積占總面積的百分比。
z-score 標準化 利用正態分布的特點， 計算壹個給定分數距離平均數有多少個標準差 。它的轉換公式如下：
其中 x 為原始值， u 為均值， σ 為標準差， x’ 是變換後的值。
經過 z-score 標準化 後，高於平均數的分數會得到壹個正的標準分，而低於平均數的分數會得到壹個負的標準分數。
和歸壹化相比， z-score 標準化 不容易受到噪音數據的影響，並且保留了各維特征對目標函數的影響權重。
sklearn 庫的 preprocessing 模塊中的 StandardScaler 類就是用來做 z-score 標準化 處理的。
首先引入 StandardScaler 類：
準備要變換的 data 數據，並初始化 StandardScaler 對象：
擬合數據：
輸出每個特征的均值和標準差：
變換所有數據：
數據變換的目的是 將不同渠道，不同量級的數據轉化到統壹的範圍之內，方便後續的分析處理 。
不同的機器學習算法，對數據有不同的要求，所以要針對不同的算法，對原始數據進行不同的轉換。
數據規範化 是常用的數據變化方法，包括歸壹化和標準化等：
數據變換不壹定能提高模型的準確度，但是會提高數據的可解釋性。
需要註意的是，對訓練數據進行了數據變換之後，在測試模型準確度或者預測數據之前，也要對數據進行同樣的數據變換。
（本節完。）
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