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详解 Scikit-learn 的 preprocessing.RobustScaler函数：数据标准化

  • Post category:Python

sklearn.preprocessing.RobustScaler 是 Scikit-learn 中的一个数据预处理函数，用于将数据缩放到指定的范围，以便更好地进行统计建模或机器学习等操作。RobustScaler 的实现方式是将数据缩放到一个以中位数为中心，IQR（四分位距）为标准差的区间内，以此来减少异常值对数据的影响。接下来，我们将详细介绍该函数的作用与使用方法。

1. 作用

RobustScaler 主要用于将数据缩放到指定的范围内，以便使用统计建模或机器学习等算法进行处理。它的作用类似于其他数据缩放函数比如 StandardScaler，但更适合对存在异常值的数据进行缩放处理。

2. 使用方法

sklearn.preprocessing.RobustScaler 函数的使用方式类似于其他 Scikit-learn 中的数据预处理类，具体步骤如下：

2.1 导入函数和数据

from sklearn.preprocessing import RobustScaler
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data

2.2 初始化 RobustScaler 对象

scaler = RobustScaler()

2.3 对数据进行缩放

X_scaled = scaler.fit_transform(X)

上述代码中，fit_transform() 函数将数据缩放到一个以中位数为中心，IQR（四分位距）为标准差的区间内。

3. 实例

下面我们通过两个实例来具体说明 RobustScaler 函数的使用方法。

3.1. 对鸢尾花数据集进行缩放

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import RobustScaler

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

scaler = RobustScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

上述代码中，我们加载了 Scikit-learn 中的鸢尾花数据集，然后使用 RobustScaler 对数据进行缩放处理。

3.2. 对波士顿房价数据集进行缩放

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import RobustScaler

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

scaler = RobustScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

上述代码中，我们加载了 Scikit-learn 中的波士顿房价数据集，然后使用 RobustScaler 对数据进行缩放处理。

4. 总结

通过上述介绍，我们可以了解到 RobustScaler 函数主要用于对存在异常值的数据进行缩放处理，在机器学习等领域中有着广泛的应用。函数的使用方法类似于其他 Scikit-learn 中的数据预处理函数，初始化对象后使用 fit_transform() 函数对数据进行缩放。

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