【问题标题】：Performance of ML model after StandardScaler transform on TEST data对 TEST 数据进行 StandardScaler 转换后 ML 模型的性能
【发布时间】：2020-06-05 02:25:07
【问题描述】：
概述：我是 ML 和学习 sklearn 预处理的新手。我发现当我们对 TEST 数据使用 sklearn 预处理转换时，mean 不会为 0，std 不会为 1（原因是我们使用 TRAIN 数据 mean/std 来标准化测试数据）。
我的问题：如果测试数据以这种方式标准化（未正确标准化为均值为 0 和标准为 1 的高斯正态分布），那么这会影响 ML 算法的预测吗？我的理解是 ML 预测的准确度会很低，因为我们给 ML 模型提供了不正确的标准化数据。
Code screenshot for mean and std
【问题讨论】：
标签：
python
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【解决方案1】：
这应该告诉您的是，您的训练集和测试集可能具有不同的分布。如果您的训练集不能代表全球人口（此处由 TEST 数据表示），那么该模型的泛化能力就不会那么好。
如果您的测试数据不是以 1 标准零为中心，那完全可以。这种转换的目的是获取相同范围内的所有数据，否则许多算法会错误地（相对于用户意图）更新模型。通过应用此转换，您可以说“所有功能都同等重要”。
没有像“不正确的标准化数据”（您描述的方式）这样的东西，只有训练数据不具有代表性。