学习: preprocessing.scale()与preprocessing.StandardScalar()

Question

我理解，缩放意味着以平均值(mean=0)为中心，并使单位方差(variance=1)。

但是，在科学学习中，preprocessing.scale(x)和preprocessing.StandardScalar()有什么区别？

Answer 1

他们所做的完全一样，但是：

• preprocessing.scale(x)只是一个函数，它转换一些数据
• preprocessing.StandardScaler()是一个支持Transformer的类

我总是使用后者，即使我不需要inverse_transform和co。由StandardScaler()支持。

摘录自文档

函数标度提供了一种在单个类似数组的数据集上执行此操作的快速、简便的方法。 预处理模块还提供实用类StandardScaler，该实用类实现变压器API以计算训练集上的均值和标准差，以便以后能够在测试集上重新应用相同的转换。因此，该类适合在sklearn.pipeline.Pipeline的早期步骤中使用。

Answer 2

我的理解是，缩放将在数据的最小-最大范围内转换数据，而标准标度器将在- 1，1的范围内转换数据。