Machine learning 如何知道我的数据是否已被StandardScaler缩放?

Machine learning 如何知道我的数据是否已被StandardScaler缩放?,machine-learning,data-science,scaling,Machine Learning,Data Science,Scaling,“我已经使用标准缩放器缩放了我的数据集,现在如何知道它已被缩放,我确信它已被缩放,但如何查看它”正如@Coderji所说,您始终可以找到平均值和标准偏差,它们应分别等于0和1。 然而,还有另一种方法可以将其可视化 from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler 我在这个例子中使用iris数据集 iris = datasets.load_iris()

“我已经使用标准缩放器缩放了我的数据集,现在如何知道它已被缩放,我确信它已被缩放,但如何查看它”

正如@Coderji所说,您始终可以找到平均值和标准偏差,它们应分别等于0和1。 然而,还有另一种方法可以将其可视化

from sklearn import datasets
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
我在这个例子中使用iris数据集

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
sc = StandardScaler()
sc.fit(X)
x = sc.transform(X)
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(x[:,1])

类似地,您可以看到,对于所有变量,或者一个简单的pairplot将完成这项工作。
这表明数据在视觉上是标准化的。

只需检查数据集每个特征的
平均值
标准值
。。平均值为0,标准值为1,非常感谢@code银行。这似乎很有帮助。