1.Z-Score标准化
image.png
Z-Score标准化后的数据平均值为0，方差为1.
对应的api：
（1）scipy.stats.zscore
(2) sklearn.preprocessing.StandardScaler()
2.min-max标准化
将数值缩放到0-1之间
image.png
对应的api：
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()
3.独热编码，one-hot-encoding
将不连续存在的状态，如电路分为正常，机械故障，电路故障，分别用0表示正常，1代表机械故障，2代表电路故障。但是机器学习认为2代表电路故障比1代表机械故障更‘大’，从而影响分析结果。
image.png
方法：pd.get_dummies()
4.数据离散化
1-10 岁为少儿，11-20 岁为少年，21-30 岁为青年等，这就可以被看作是数据离散化的过程。
