使用 sklearn StandardScaler 意外获得不同的标准化数据

Question

我使用 scikit-learn 的 standardScaler 类在同一数据集上构建的两个缩放器获得不同的标准化值。

我使用 Scikit-learn 在具有 52 个特征的训练数据集上构建了一个 StandarScaler 对象。我们称它为 Scaler1。然后，我使用该缩放器对训练数据集进行标准化，并在标准化数据上学习不同的模型。这导致了具有选定功能的最佳模型（52 个中的 26 个）。为了实现使用该模型的预测器类：（1）我只从原始（非标准化）数据集中抓取与 26 个选定特征相对应的列；然后（2）我通过拟合新创建的数据集创建并保存（使用 joblib）一个新的 StandarScaler 对象。我们称之为Scaler2。下面是我的实现的简单概述。

scaler = StandardScaler()
scaler.set_params (**parameters)
scaler.fit(data)
joblib.dump(scaler, destination)

与我的预期相反，在尝试标准化原始数据集时，与 Scaler1 相比，对于 26 个特征中的每一个，Scaler2 为相同的数据点给出了不同的值。这种行为正常吗？每行的标准化不是独立发生的吗？我该如何解决这个问题？

最好， 亚尼克

Answer 1

此问题已修复。确保处理特征的顺序保持不变很重要，因为标准化模型似乎没有保存特征的名称。