Scikit-learn：preprocessing.scale()与preprocessing.StandardScalar()的区别

Question

我理解缩放（scaling）是指将平均值居中（mean=0），使方差为单位方差（variance=1）。

但是，在scikit-learn中，preprocessing.scale(x)和preprocessing.StandardScaler()有什么区别呢？

- learncode

Answer 1

这两个方法的作用是相同的，但:

• preprocessing.scale(x) 是一个函数，用于转换数据
• preprocessing.StandardScaler() 是支持Transformer API的类

即使我不需要使用StandardScaler()提供的inverse_transform等功能，我仍然会选择使用后者。

摘自文档:

函数scale为单个类似数组的数据集提供了一个快速简便的操作方式。

预处理模块还提供了一个实用程序类StandardScaler，该类实现了Transformer API，以计算训练集上的均值和标准差，以便稍后在测试集上重新应用相同的转换。 因此，此类适用于sklearn.pipeline.Pipeline的早期步骤

- sascha

Answer 2

我的理解是，scale会将数据转换为数据的最小-最大范围，而standardscaler会将数据转换为[-1,1]范围内的数据。

- user9023771

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请看一下已经被接受的答案，这是一个很好的解释。 - L. Guthardt

错误的。它们完全一样！ - seralouk