sklearn.preprocessingの標準スケーラとNormalizerの違い

Question

sklearn.preprocessingモジュールのstandardscalerとnormalizerの違いは何ですか？ 両方とも同じことをしないでください。すなわち、偏差を用いて平均およびスケールを除去するか？ Normalizerドキュメントから

Answer 1

：そのノルム（L1またはL2）が1に等しくなるように少なくとも1つの非ゼロ成分と

各サンプル（データ行列の、すなわち各行）が互いに独立したサンプルの再スケーリングされ。単位分散の平均値を除去し、スケーリングすることにより

そしてStandardScaler

標準化機能

つまりノーマライザーは、行方向とStandardScaler 列方向作用します。ノーマライザは平均とスケールを偏差で削除するのではなく、行全体を単位ノルムに合わせてスケーリングします。

Answer 2

StandardScalerは平均値を削除して標準偏差を調整し、単位分散に対するスケーリングを行い、Normalizerは各サンプルを再スケーリングします。

Answer 3

ベンのこのvisualizationとarticleは、このアイデアを説明するのに多く役立ちます。

StandardScalerは、データが各機能内で正常に配信されていることを前提としています。 「平均を取り除き、単位分散にスケーリングする」ことによって、元のものとは関係なく、同じ「スケール」を持つようになりました。