数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以
- 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性
- 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集
- 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加高效
本篇介绍的数据缩放处理，主要目的是消除数据的不同特征之间的量纲差异，使得每个特征的数值范围相同。这样可以避免某些特征对模型的影响过大，从而提高模型的性能。
1. 原理
数据缩放有多种方式，其中有一种按照最小值-最大值缩放的算法是最常用的。其主要步骤如下：
min）和最大值（max）缩放公式为：new_data=data−minmax−minnew\_data = \frac{data -min}{max-min}new_data=max−mindata−min
实现缩放的代码如下：
# 数据缩放的实现原理
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
min = np.min(data)
max = np.max(data)
data_new = (data - min) / (max-min)
print("处理前: {}".format(data))
print("处理后: {}".format(data_new))
# 运行结果
处理前: [10 20 30 40 50]
处理后: [0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
数值被缩放到 **[0,1]区间 **之内。这个示例只是为了演示缩放的过程，实际场景中最好使用scikit-learn库中的函数。
scikit-learn中的minmax_scale函数是封装好的数据缩放函数。
from sklearn import preprocessing as pp
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
pp.minmax_scale(data, feature_range=(0, 1))
# 运行结果
array([0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ])
使用scikit-learn中的minmax_scale函数得到的结果是一样的，数据也被压缩到 **[0,1]区间 **之内。所以 数据缩放 的这个操作有时也被称为归一化。
不过，数据缩放不一定非得把数据压缩到 **[0,1]区间 **之内，通过调整feature_range参数，可以把数据压缩到任意的区间。
# 压缩到[0, 1]
print(pp.minmax_scale(data, feature_range=(0, 1)))
# 压缩到[-1, 1]
print(pp.minmax_scale(data, feature_range=(-1, 1)))
# 压缩到[0, 5]
print(pp.minmax_scale(data, feature_range=(0, 5)))
# 运行结果
[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
[-1. -0.5 0. 0.5 1. ]
[0. 1.25 2.5 3.75 5. ]
2. 作用
数据缩放的作用主要有：
2.1. 统一数据尺度
通过缩放处理，将不同量纲、不同尺度、不同单位的数据转换成一个统一的尺度，避免由于数据量纲不一致而导致的数据分析结果失真或误导。
2.2. 增强数据可比性
通过缩放处理，将不同量纲、不同尺度、不同单位的数据转换成一个统一的尺度，使得不同数据之间的比较更加方便和有意义。例如，在评价多个样本的性能时，如果采用不同的量纲、不同尺度、不同单位进行比较，会导致比较结果不准确甚至误导。通过统一的缩放处理之后，可以消除这种影响，使得比较结果更加准确可信。
2.3. 增强数据稳定性
通过缩放处理，将数据的数值范围调整到一个相对较小的区间内，增加数据的稳定性，避免由于数据分布范围过大或过小而导致的分析误差或计算误差。
2.4. 提高算法效率和精度
通过缩放处理，使得一些计算算法的效率和精度得到提高。例如，在神经网络算法中，如果输入数据的尺度过大或过小，会导致算法训练时间过长或过短，同时也会影响算法的精度和稳定性。而缩放处理之后，就可以使算法的训练时间和精度得到优化。
3. 总结
在scikit-learn库中，处理数据缩放不是只有上面的最小值-最大值缩放，还可用StandardScaler进行标准化缩放；用RobustScaler实现尺度缩放和平移等等。
进行数据缩放时，需要注意一点，就是缩放处理对异常值非常敏感，如果数据中存在极大或者极小的异常值时，有可能会破坏原始数据本身。所以，缩放处理前，最好把异常值过滤掉。
