Scikit-lernen: preprocessing.scale() vs preprocessing.StandardScalar()

Question

Ich verstehe, dass die Skalierung Zentrierung der Mittelwert (Mittelwert = 0) und Einheitsvarianz (Varianz = 1) bedeutet.

Aber, was ist der Unterschied zwischen preprocessing.scale(x) und preprocessing.StandardScalar() in scikit-lernen?

Answer 1

Diejenigen, tun genau das gleiche, aber:

• preprocessing.scale(x) ist nur eine Funktion, die einige Daten
API
• preprocessing.StandardScaler() ist eine Klasse, die Unterstützung der Transformator

Ich würde verwandelt benutze immer das letztere, auch wenn ich und co nicht brauchen würde. unterstützt von StandardScaler().

Auszug aus den docs:

Die Funktion Skala bietet eine schnelle und einfache Möglichkeit, diesen Vorgang in einem einzigen Array-like-Datensatz

Das Vorverarbeitungsmodul stellt ferner eine Hilfsklasse StandardScaler, die Arbeitsgeräte durchzuführen die Transformer-API, um den Mittelwert und die Standardabweichung eines Trainingssatzes zu berechnen, um später die gleiche Transformation auf dem Testsatz erneut anwenden zu können. Diese Klasse ist daher zur Verwendung in den frühen Schritten eines sklearn.pipeline.Pipeline

geeignet