# 如果無法獲得測試數(shù)據(jù)，可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化 --- 這句話什么意思？

這句話的意思是，如果測試數(shù)據(jù)不可用，我們可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)計(jì)算特征列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并使用這些均值和標(biāo)準(zhǔn)差對訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)中的數(shù)值型特征列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化可以使不同特征列的值處于相同的尺度，有利于模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。由于測試數(shù)據(jù)通常不包含標(biāo)簽，因此我們無法在測試數(shù)據(jù)上計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差，此時(shí)可以使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)簽有什么關(guān)系？

標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)簽是兩個(gè)不同的概念，它們之間沒有直接的關(guān)系。

標(biāo)準(zhǔn)化是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，使得不同特征列的值處于相同的尺度范圍內(nèi)，從而有利于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。標(biāo)準(zhǔn)化通常是在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段完成的，和標(biāo)簽無關(guān)。

標(biāo)簽是指我們想要預(yù)測的目標(biāo)變量，例如在房價(jià)預(yù)測問題中，目標(biāo)變量是房價(jià)的實(shí)際值。標(biāo)簽通常是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中已經(jīng)標(biāo)注好的，而在測試數(shù)據(jù)中需要我們自己進(jìn)行預(yù)測。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，我們通常會(huì)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽來計(jì)算損失函數(shù)，從而優(yōu)化模型的參數(shù)，使得模型的預(yù)測結(jié)果和實(shí)際標(biāo)簽之間的差距最小化。

由于測試數(shù)據(jù)通常不包含標(biāo)簽，因此我們無法在測試數(shù)據(jù)上計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差，此時(shí)可以使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。 ---- 這句話怎么理解，為什么計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差要看是否包含標(biāo)簽？

對于一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問題，通常需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。在訓(xùn)練集中，每個(gè)樣本都包含輸入特征和對應(yīng)的標(biāo)簽，我們可以根據(jù)這些標(biāo)簽計(jì)算特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，從而對訓(xùn)練集和測試集中的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

在測試集中，我們通常不會(huì)提供標(biāo)簽，因?yàn)槲覀兊哪繕?biāo)是通過訓(xùn)練好的模型對測試集中的樣本進(jìn)行預(yù)測，并評估模型的性能。因此，在測試集中無法根據(jù)標(biāo)簽計(jì)算特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

所以當(dāng)測試數(shù)據(jù)不包含標(biāo)簽時(shí)，我們只能使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。這是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)通常來自同一分布，所以使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化是可行的，但是需要注意訓(xùn)練集和測試集之間的差異可能會(huì)導(dǎo)致模型的性能下降。因此，如果測試數(shù)據(jù)量很少，我們可能需要使用交叉驗(yàn)證等方法來評估模型的性能。

numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index # 對數(shù)值型特征列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化 all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply( ? ?lambda x: (x - x.mean()) / (x.std())) ---- 這是標(biāo)準(zhǔn)化的代碼，其中哪里能體現(xiàn)“根據(jù)這些標(biāo)簽計(jì)算特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差”？

在這段代碼中，我們首先通過all_features.dtypes != 'object'選擇所有的數(shù)值型特征列，然后對這些特征列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化的過程涉及到計(jì)算每個(gè)特征列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算方式是使用x.mean()和x.std()分別求出每列特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

實(shí)際上，這里的x.mean()和x.std()是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中每個(gè)特征的標(biāo)簽計(jì)算出來的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。具體來說，我們首先選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的數(shù)值型特征列，然后計(jì)算這些特征列在訓(xùn)練集上的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，最終將這些均值和標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)用到訓(xùn)練集和測試集的所有數(shù)值型特征上。

因此，在這段代碼中，雖然沒有明確地提到“根據(jù)標(biāo)簽計(jì)算特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差”，但是實(shí)際上我們是在使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽計(jì)算特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的。