Ami*_*ogi 2 python machine-learning scikit-learn
我是机器学习的新手。我正在尝试使用 python StandardScaler 类对我的输入训练和测试数据使用特征缩放。但是，当我看到缩放值时，即使输入值没有负值，它们中的一些也是负值。这是正常的还是我的代码中缺少任何内容。下面给出了用于特征缩放的相关代码。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
train = sc.fit_transform(train) //train contains training feature matrix
test = sc.transform(test) //test contains test feature matrix
从文档：
通过去除均值和缩放到单位方差来标准化特征
这意味着，给定一个 input x，将其转换为(x-mean)/std（所有维度和操作都明确定义的地方）。
因此，即使您的输入值都是正值，去除均值也会使其中一些为负值：
>>> x = np.array([3,5,7])
>>> np.mean(x)
5.0
>>> x - np.mean(x)
array([-2., 0., 2.])
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