数据中心化处理怎么还原

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一、数据预处理|数据标准化及归一化

我们深入讨论数据标准化和规范化，这是数据处理的金翼。它们在模型构建中的重要性不容忽视。首先，我们来了解一下它们的含义和区别。

StandardScaler的数据标准化是通过集中和缩放来实现的，避免单一特征，使每个特征的均值为0，方差为1。它对模型训练产生了不应有的影响。无论数据是密集的还是稀疏的，StandardScaler都能保持数据的结构完整，并且变换范围限制在0-1。
数据归一化，如MinMaxScaler，将所有特征值映射到区间[0,1]上，适用于必须保留数据原始分布的场景。MaxAbsScaler将稀疏数据的函数缩放至[-1,1]，以确保稀疏性不受影响。

RobustScaler使用强大的统计方法来删除数据的中位数，并根据四分位数范围对其进行缩放。这特别适合处理异常值和噪声。尽管存在异常值，仍保持稳定的性能。

数据预处理时，不仅要关注算法的准确性，还要关注算法的鲁棒性。Huber对统计学的强有力的定义强调，即使存在噪声，模型的性能也不应该因为个别异常值而崩溃。通过在训练时添加噪声来测试算法的鲁棒性，我们可以更好地评估模型的自适应能力。

对于文本分类，标准化器通常用于标准化输入数据。例如，当计算TF-IDF向量的余弦相似度时，它可以确保向量之间的比较更准确。

更有创意的是，您可以使用对数或反余切函数（例如log或atan）进行归一化，这样您的数据就可以灵活地自定义映射范围为[0,1]。您可以定义它。

深度练习中数据预处理的选择取决于输出的稳定性、数据特征和模型要求。如果输出要求稳定且无极值，则归一化是一个不错的选择；反之，如果数据存在异常值，则归一化更为合适。

sklearn的API文档提供了丰富的预处理工具和方法比较，帮助您在实践中找到最合适的解决方案。Python代码可以让你直观地比较不同标准化方法的有效性。例如，您可以使用distplot显示使用Normalizer、StandardScaler、MinMaxScaler、MaxAbsScaler和RobustScaler处理的数据之间的分布差异。“标准.png”。

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二、求助：数据的中心化处理怎末做这里有几种方法，最常用的两种是减去平均值，另一种是z分数。减去均值：首先进行描述性统计，得到描述性统计结果，包括均值和标准差。然后使用math命令创建一个新变量=原变量-均值。
z-score与上面相同，只不过它除以基于新变量的标准差来得到分数。