数据预处理
数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。
常用的方法有两种：
最大 - 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间
Z-Score标准化：将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上
为什么要标准化/归一化？
提升模型精度：标准化/归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。
加速模型收敛：标准化/归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。
如下图所示：
哪些机器学习算法需要标准化和归一化
1）需要使用梯度下降和计算距离的模型要做归一化，因为不做归一化会使收敛的路径程z字型下降，导致收敛路径太慢，而且不容易找到最优解，归一化之后加快了梯度下降求最优解的速度，并有可能提高精度。比如说线性回归、逻辑回归、adaboost、xgboost、GBDT、SVM、NeuralNetwork等。需要计算距离的模型需要做归一化，比如说KNN、KMeans等。
2）概率模型、树形结构模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、随机森林。
彻底理解标准化和归一化
示例数据集包含一个自变量（已购买）和三个因变量（国家，年龄和薪水），可以看出用薪水范围比年龄宽的多，如果直接将数据用于机器学习模型（比如KNN、KMeans），模型将完全有薪水主导。
#导入数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv(\'Data.csv\')
缺失值均值填充,处理字符型变量
df[\'Salary\'].fillna((df[\'Salary\'].mean()), inplace= True)
df[\'Age\'].fillna((df[\'Age\'].mean()), inplace= True)
df[\'Purchased\'] = df[\'Purchased\'].apply(lambda x: 0 if x==\'No\' else 1)
df=pd.get_dummies(data=df, columns=[\'Country\'])
最大 - 最小规范化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(df)
scaled_features = scaler.transform(df)
df_MinMax = pd.DataFrame(data=scaled_features, columns=["Age", "Salary","Purchased","Country_France","Country_Germany", "Country_spain"])
Z-Score标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
sc_X = sc_X.fit_transform(df)
sc_X = pd.DataFrame(data=sc_X, columns=["Age", "Salary","Purchased","Country_France","Country_Germany", "Country_spain"])
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import statistics
plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'Microsoft YaHei\']
fig,axes=plt.subplots(2,3,figsize=(18,12))
sns.distplot(df[\'Age\'], ax=axes[0, 0])
sns.distplot(df_MinMax[\'Age\'], ax=axes[0, 1])
axes[0, 1].set_title(\'归一化方差：% s \'% (statistics.stdev(df_MinMax[\'Age\'])))
sns.distplot(sc_X[\'Age\'], ax=axes[0, 2])
axes[0, 2].set_title(\'标准化方差：% s \'% (statistics.stdev(sc_X[\'Age\'])))
sns.distplot(df[\'Salary\'], ax=axes[1, 0])
sns.distplot(df_MinMax[\'Salary\'], ax=axes[1, 1])
axes[1, 1].set_title(\'MinMax：Salary\')
axes[1, 1].set_title(\'归一化方差：% s \'% (statistics.stdev(df_MinMax[\'Salary\'])))
sns.distplot(sc_X[\'Salary\'], ax=axes[1, 2])
axes[1, 2].set_title(\'StandardScaler:Salary\')
axes[1, 2].set_title(\'标准化方差：% s \'% (statistics.stdev(sc_X[\'Salary\'])))
可以看出归一化比标准化方法产生的标准差小，使用归一化来缩放数据，则数据将更集中在均值附近。这是由于归一化的缩放是“拍扁”统一到区间（仅由极值决定），而标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的，和整体样本的分布有很大的关系。所以归一化不能很好地处理离群值，而标准化对异常值的鲁棒性强，在许多情况下，它优于归一化。
参考：https://towardsdatascience.com/data-transformation-standardisation-vs-normalisation-a47b2f38cec2