Feature Engine项目中的均值归一化转换器实现

在数据预处理过程中，特征缩放是一个关键步骤，它能够确保不同特征在相似的尺度上进行比较和分析。Feature Engine项目最近讨论并实现了一个新的均值归一化转换器，为数据科学家提供了另一种特征缩放的选择。

均值归一化简介

均值归一化是一种特征缩放技术，它将数据转换到[-1,1]的范围内，同时将数据居中于0。具体操作包括两个步骤：

1. 从每个值中减去特征的平均值
2. 除以特征的范围（最大值减最小值）

这种技术与标准化（StandardScaler）不同，标准化是减去均值后除以标准差。均值归一化特别适用于已知数据有明确边界的情况。

技术实现方案

最初考虑复用现有的StandardScaler和RobustScaler组合来实现均值归一化，但由于管道中转换器的执行顺序限制，这种方法不可行。每个转换器需要先拟合原始数据才能正确计算参数，而管道会先应用前一个转换器的变换。

最终决定采用更清晰直接的方案：创建一个全新的MeanNormalization转换器类。这种实现方式：

• 避免了代码重复和复杂组合
• 提高了可读性和可维护性
• 更容易调试和理解

实现细节

新的MeanNormalization转换器将被放置在专门的特征缩放模块中。该转换器将：

1. 在fit阶段计算每个特征的均值和范围
2. 在transform阶段应用均值归一化公式
3. 提供inverse_transform方法支持反向转换

应用场景

均值归一化特别适用于：

• 神经网络输入预处理
• 距离度量算法（如KNN）
• 主成分分析（PCA）等对特征尺度敏感的算法
• 已知数据有明确边界范围的情况

总结

Feature Engine项目通过添加MeanNormalization转换器，完善了其特征缩放工具集，为数据预处理提供了更多选择。这种实现方式体现了良好的软件设计原则，既保持了代码的简洁性，又确保了功能的完整性和易用性。