什么时候数据需要标准化,数据怎么标准化

哪些模型需要数据标准化 2023-09-29 18:30 725 墨鱼

哪些模型需要数据标准化

什么时候数据需要标准化,数据怎么标准化

数据在以下时候需要做中心化和标准化处理：1、建模需求；2、算法特性；3、数据分布；4、特征尺度差异大；5、探索性数据分析。为了确保数据的质量和模型的性能，数据预处理是不可或缺的步决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并不敏感。所以这类模型一般不需要做数据标准化处理。另外有较多类别变量的数据也是不需要做标准化处

标准化会让变量之间起着相同的作用。在SVM中，使用所有跟距离计算相关的的kernel都需要对数据进行标准化。在选择岭回归和Lasso时候，标准化是必须的。原因是正则化是有偏估计，会对权重进行惩罚。在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。1背景在数据挖掘数据处理过程中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量

不⼀致时，需要标准化步骤对数据进⾏预处理，反之则不需要进⾏数据标准化。例如下⾯这⼏类问题⼀般都需要进⾏数据标准化：a回归问题b机器学习算法c训练神经⽹络d聚类问题什么时候需要进行数据的标准化2022-12-27 问答574 数据标准化是一种重要的技术，通常来说，在使用许多机器学习模型之前，我们都要使用它来对数据进行预处理，它

数据中心化处理是指对数据中的每个分数减去该数据的平均数，以得到中心化后的数据。这个过程会将数据分布当数据集的各个特征取值范围或各特征取值单位存在较大差异时，则需要使用数据标准化来对数据进行预处理的。数据标准化的目的我们在进行数据分析时，通常数据指标不是单一的，是由多

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