在使用 keras 模型之前按列标准化数据

Question

我正在处理一个大型数据集，我想对其数据进行标准化以用于 CNN。

keras 是否有一个快速实用程序来按列标准化数字块，您可以在序列模型中使用它？我问这个问题是因为我希望最终数据可以在线使用，所以理想情况下，这个标准化功能可以用于传入数据，即均值和标准的尾随移动平均值来规范化传入数据。

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(42)

col_names = ['Column' + str(x+1) for x in range(5)]
training_data = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10 **6, 50).reshape(-1,5), columns = col_names)

Answer 1

我们可以从sklearn做

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
training_data[:]= StandardScaler().fit_transform(training_data.T).T

Answer 2

我不确定是否在线，但使用sklearn 的StandardScaler() 应该做正确的事情，如here 所述，似乎是正确的事情。