StandardScaler().fit(data).var_和data.var()输出结果不同

Question

StandardScaler().fit(data).var_和data.var()输出结果不同，是为什么呢

看到有博主说：
num = StandardScaler().fit(data) #计算出矩阵每一列的均值和方差
print('data的均值：num1.mean_) #打印出矩阵每一列的均值
print('data的方差：num1.var_) #打印出矩阵每一列的方差

我就拿着数据试了下：
均值没问题：

但是方差就对不上了：

有大师解疑下嘛

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

StandardScaler() 是 Scikit-learn 中的一个预处理方法，它对数据进行标准化处理，即把数据按列（特征）缩放，使得每列数据都具有零均值和单位方差。这里的“单位方差”指的是经过变换后，每列数据的标准差变为1。

当你直接使用 data.var() 计算原始数据的方差时，得到的是未经标准化处理的各列特征的原始方差。

而当你使用 StandardScaler().fit(data).var_ 时，得到的是在标准化变换中计算出的新标准差的倒数（因为 var_ 属性存储的是每个特征的方差的逆，用于标准化过程中的除法操作）。因此，这个结果与原始数据的方差不同是正常的。

如果你想查看标准化后的数据的方差，可以对标准化后的数据做同样的方差计算：

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
scaled_data.var()

此时得到的结果应该是接近于 [1, 1, ..., 1] 的形式（具体长度取决于特征数量），这是因为标准化的目标就是让变换后的数据具有单位方差。