归一化是一种将数据属性缩放到一个指定的范围（通常是0到1）或标准化数据特征以具有零均值和单位方差的过程。对于机器学习中的新数据进行归一化，你需要用到训练集中学到的参数（最小值和范围、均值和标准差等）来转换新的数据集，以保持数据处理的一致性。
一、数据归一化的必要性
在机器学习中，特征的数量级差异会对模型的表现产生重大影响，尤其是那些基于距离计算的算法（如K-近邻算法、支持向量机SVM、以及梯度下降法优化的模型）。归一化能保证每个特征对模型的训练影响是均衡的，也有助于加快模型的收敛速度。
二、归一化方法简介
在Python中使用机器学习库，如scikit-learn，常见的归一化方法包括：
- 最小-最大归一化： 这种方法将所有特征值缩放到0和1之间。这要求先计算训练集中每个特征的最小值和最大值。
- 标准化（Z-score normalization）： 这种方式会去除均值并按标准差缩放，使数据特征分布的均值为0，标准差为1。
- L1和L2归一化： 它们通常用在正则化过程中。L1归一化将数据缩放使得特征向量的每个元素的绝对值之和为1，而L2归一化使得特征向量的每个元素的平方和为1。
三、采用scikit-learn进行数据归一化
以下是用scikit-learn进行归一化的步骤：
- 选择合适的归一化器：
MinMaxScaler、StandardScaler等。 - 对训练数据拟合归一化器： 使用
.fit()方法计算出用于后续缩放的必要参数（如最小值/最大值或平均值/标准差）。 - 对训练数据进行变换： 应用
.transform()方法，使用在训练集上得到的参数将数据归一化。 - 在新数据上应用同样的缩放参数： 使用从训练集中学习到的参数，利用
.transform()来归一化新的数据集。
四、Python中使用MinMaxScaler
以MinMaxScaler为例，下面的代码展示了如何在Python中归一化新的数据：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
训练数据
X_trAIn = [[1], [2], [3]]
新数据
X_new = [[1], [2], [3], [4], [5]]
初始化归一化器
scaler = MinMaxScaler()
训练数据的拟合与转换
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
新数据的转换
X_new_scaled = scaler.transform(X_new)
输出归一化后的结果
print("归一化后的训练数据:", X_train_scaled)
print("归一化后的新数据:", X_new_scaled)
五、Python中使用StandardScaler
类似地，如果选择使用StandardScaler，可以按照下面的步骤进行：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
训练数据
X_train = [[1], [2], [3]]
新数据
X_new = [[1], [2], [3], [4], [5]]
初始化标准化器
scaler = StandardScaler()
训练数据的拟合与转换
scaler.fit(X_train)
X_train_standardized = scaler.transform(X_train)
新数据的转换
X_new_standardized = scaler.transform(X_new)
输出标准化后的结果
print("标准化后的训练数据:", X_train_standardized)
print("标准化后的新数据:", X_new_standardized)
六、注意事项
进行归一化时需要注意以下几点：
- 永远不要用新数据重新拟合归一化器： 这会导致使用与训练集不同的规则来改变数据，进而可能影响模型的效果和泛化能力。
- 保存训练集的归一化参数： 在生产环境中，需要将参数保存下来以对新数据实施同样的变换。
结论
对新数据进行归一化，简而言之就是使用训练集的统计属性（如最小值和最大值或平均值和标准差）来转换新数据。这一过程对于确保模型输入特征的一致性和优化模型性能至关重要。不同的归一化技术应用于不同的场景，但要点是保持对所有数据的处理一致，以确保模型能够准确预测新数据。
相关问答FAQs：
问题1： 机器学习中如何对新的数据进行归一化？
回答：在机器学习中，归一化是一种常见的预处理步骤，它用于将不同特征之间的数值范围统一，以保证模型在处理过程中不会因为数值的大小差异而出现偏差。在对新数据进行归一化时，可以使用之前训练数据中的统计信息，例如均值和标准差，来进行归一化。
问题2： 在Python中如何对新的数据进行归一化处理？
回答：在Python中，可以使用多种库和方法来对新的数据进行归一化处理。例如，可以使用scikit-learn库中的preprocessing模块来进行归一化。具体的操作步骤为首先加载之前训练数据的归一化模型，然后使用该模型对新的数据进行归一化处理。这样可以保证新的数据和训练数据在相同的数值范围内。
问题3： 有哪些常用的归一化方法可以用于对新的数据进行处理？
回答：常用的归一化方法有最大-最小标准化、标准差标准化和均值标准化等。最大-最小标准化将数据缩放到指定的数值范围内，标准差标准化则通过将数据减去均值并除以标准差来使数据具有零均值和单位方差，而均值标准化则会将数据减去均值。对于新的数据，在归一化时可以使用相同的方法和参数，以保证数据的一致性和可比性。
