Нормализация набора данных

Применяются независимо к столбцу X

Важно в sklearn.preprocessing есть метод normalize, но это не то, что нам нужно, он рассматривает нормализацию с геометрической точки зрения (представляет объект в виде вектора), а не по столбцам

Минмакс, [0;1] масштабирование [math] x_{new} = \dfrac{x_{old} - \min[X]}{\max[X] - \min[X]}[/math]

После нормализации: [math]\min[X_{new}] = 0[/math] и [math]\max[X_{new}] = 1[/math]

Стандартизация, Z-масштабирование [math] x_{new} = \dfrac{x_{old} - \mathbb{E}[X]}{\mathbb{D}[X]}[/math]

После нормализации: [math]\mathbb{E}[X_{new}] = 0[/math] и [math]\mathbb{D}[X_{new}] = 1[/math]