Pandas线性回归：仅对非分类特征使用StandardScaler标准化

针对你的需求，这里提供两种可靠的实现方式，分别适配不同场景：

方法一：使用ColumnTransformer（推荐，适合规范流程） #

这是Scikit-learn官方推荐的多列差异化处理方案，能清晰区分需要标准化的列和保持原样的列，尤其适合后续扩展更多特征处理逻辑的场景。

操作步骤： #

1. 保留DataFrame结构：拆分特征与目标时，不要将数据转为numpy数组，保留DataFrame格式以便通过列名精准指定处理对象。
2. 定义列转换器：明确仅对bmi列应用标准化，其余列直接原样保留。
3. 拟合转换数据：用训练集拟合标准化器，再分别转换训练集和测试集（测试集仅做转换，不重新拟合）。

代码示例： #

# 修正特征与目标的拆分（保留DataFrame格式）
y = dataset['value']
X = dataset.drop('value', axis=1)

# 拆分训练集与测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0)

# 导入所需工具
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 指定需要标准化的列
numeric_cols = ['bmi']

# 构建列转换器：对目标列做标准化，其余列直接传递
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('scaler', StandardScaler(), numeric_cols)
    ],
    remainder='passthrough'  # 未指定的列不做处理，原样保留
)

# 拟合训练集并转换
X_train_scaled = preprocessor.fit_transform(X_train)
# 转换测试集
X_test_scaled = preprocessor.transform(X_test)

方法二：手动处理（适合简单场景，易于理解） #

如果已经将特征转为numpy数组，可通过索引定位目标列，单独完成标准化后替换回原数组。

操作步骤： #

1. 定位目标列索引：根据你的数据列顺序，bmi位于第3列（索引为2，从0开始计数）。
2. 单独提取并拟合标准化器：仅用训练集的bmi数据拟合scaler，避免影响其他列。
3. 转换并替换：将训练集和测试集的bmi列转换后，替换回原数组对应位置。

代码示例： #

# 假设已完成训练集与测试集拆分（X_train、X_test为numpy数组）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 定位bmi列的索引（根据你的数据结构，此处为2）
bmi_index = 2

# 提取训练集的bmi列，转为二维数组适配scaler要求
X_train_bmi = X_train[:, bmi_index].reshape(-1, 1)
# 拟合标准化器
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train_bmi)

# 转换训练集和测试集的bmi列
X_train_bmi_scaled = scaler.transform(X_train_bmi)
X_test_bmi_scaled = scaler.transform(X_test[:, bmi_index].reshape(-1, 1))

# 替换回原数组
X_train_scaled = X_train.copy()
X_train_scaled[:, bmi_index] = X_train_bmi_scaled.flatten()

X_test_scaled = X_test.copy()
X_test_scaled[:, bmi_index] = X_test_bmi_scaled.flatten()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wiwa1978