x_trainscaler=scaler.transform(x_train)#應用規則
進行離差標準化後資料均處於0到1之間。相比於pandas方法，更加快速簡單。
更多資料處理函式可自行查閱。
4、特徵分解模組的使用，如pca降維等,如下：
同樣是轉換器的使用，應用fit、transform ，生成規則，再應用規則，只是函式變化而已。
from sklearn.decomposition import pca
pca=pca(n_components=5).fit(x_trainscaler)#生成規則
x_pca=pca.transform(x_trainscaler)#應用規則
print(x_trainscaler.shape)
print(x_pca.shape)
我們發現降維之後的特徵減少到了5個，當然，這是我們自行規定的特徵個數，那麼問題來了，我們認為規定的個數不一定就是最佳的，我們如何得到最佳的特徵個數呢？
可以使用n_components=『mle』，這樣系統會自動根據某些方法進行確定特徵個數
另外感興趣的小夥伴可以去檢視其他引數，如svd_solver、copy等。正常情況下，預設即可。
2013 4 22每日一記
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每日一記 2017 12 4
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每日一記 2019 7 17
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