什么是特征归一化(Normalization)

AI解读 3个月前 硕雀
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特征归一化Normalization)是数据预处理中的一种重要技术,其主要目的是将不同量纲或数值范围的特征转换到同一尺度上,以消除特征之间的量纲影响,确保不同指标具有可比性。这一过程有助于提高机器学习模型的性能和收敛速度,特别是在使用基于梯度下降的优化算法时。

常用的特征归一化方法包括:

  1. Min-Max归一化:将特征值缩放到指定的范围(通常是0到1),通过线性变换实现。
  2. Z-score标准化:也称为零均值归一化,将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。
  3. 最大绝对值缩放:将数据缩放到[-1, 1]区间内,适用于数据中存在极端值的情况。
  4. Robust缩放:使用中位数和四分位数范围(IQR)进行缩放,对异常值不敏感。

特征归一化不仅有助于提升模型的训练效率和精度,还能加快梯度下降求最优解的速度。然而,并非所有模型都需要归一化,例如决策树在构建时不需归一化

来源:www.aiug.cn
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