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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30
scikit-learn 文档给出的标准化形式是 z=(x-u)/s，使用训练样本计算每个特征的均值和标准差，再用于后续转换。文档明确指出 StandardScaler 对异常值敏感。
这意味着缩放后的数值看起来整齐，并不代表异常记录已经被删除或数据错误已经被纠正。Amy 建议先检查单位、缺失及极端值来源，再决定处理方案，不把缩放当作自动清洗。
对于稀疏 CSR、CSC 矩阵，官方指出可用 with_mean=False 避免破坏稀疏结构；默认中心化用于稀疏矩阵会报错，因为可能需要构造占用大量内存的稠密矩阵。
以上说明工具边界，不保证某种预处理会提高模型效果。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.StandardScaler.html