데이터 전처리-피쳐 스케일링과 정규화

sklearn.preprocessing.StandardScaler

In [1]:

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

iris = load_iris()
iris_data = iris.data
iris_df = pd.DataFrame(data= iris_data, columns = iris.feature_names)

print('feature 들의 평균 값')
print(iris_df.mean())
print('\nfeature 들의 분산 값')
print(iris_df.var())

feature 들의 평균 값
sepal length (cm)    5.843333
sepal width (cm)     3.057333
petal length (cm)    3.758000
petal width (cm)     1.199333
dtype: float64

feature 들의 분산 값
sepal length (cm)    0.685694
sepal width (cm)     0.189979
petal length (cm)    3.116278
petal width (cm)     0.581006
dtype: float64

In [2]:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# StandardScaler객체 생성
scaler = StandardScaler()
# StandardScaler로 데이터 셋 변환 fit()과 transform() 호출
scaler.fit(iris_df)
iris_scaled = scaler.transform(iris_df)

# transform()시 scale 변환된 데이터 셋이 numpy ndarry로 반환되어 이를 DataFrame으로 변환
iris_df_scaled = pd.DataFrame(data=iris_scaled, columns = iris.feature_names)
print('feature 들의 평균 값')
print(iris_df_scaled.mean())
print('\nfeature 들의 분산 값')
print(iris_df_scaled.var())

feature 들의 평균 값
sepal length (cm)   -1.690315e-15
sepal width (cm)    -1.842970e-15
petal length (cm)   -1.698641e-15
petal width (cm)    -1.409243e-15
dtype: float64

feature 들의 분산 값
sepal length (cm)    1.006711
sepal width (cm)     1.006711
petal length (cm)    1.006711
petal width (cm)     1.006711
dtype: float64

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

In [3]:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# MinMaxScaler객체 생성
scaler = MinMaxScaler()
# MinMaxScaler 로 데이터 셋 변환 fit()과 transform() 호출
scaler.fit(iris_df)
iris_scaled = scaler.transform(iris_df)

# transform()시 scale 변환된 데이터 셋이 numpy ndarry로 반환되어 이를 DataFrame으로 변환
iris_df_scaled = pd.DataFrame(data=iris_scaled, columns = iris.feature_names)
print('feature 들의 최소 값')
print(iris_df_scaled.mean())
print('\nfeature 들의 최대 값')
print(iris_df_scaled.var())

feature 들의 최소 값
sepal length (cm)    0.428704
sepal width (cm)     0.440556
petal length (cm)    0.467458
petal width (cm)     0.458056
dtype: float64

feature 들의 최대 값
sepal length (cm)    0.052908
sepal width (cm)     0.032983
petal length (cm)    0.089522
petal width (cm)     0.100869
dtype: float64

In [ ]: