机器学习归一化特征编码(一)
特征缩放是机器学习预处理的关键步骤,它包括归一化和标准化。归一化通过最大最小值缩放,将数据转换到[0,1]区间,有助于梯度下降算法更快收敛,减少数值较大特征的影响。标准化则通过减去均值并除以标准差,确保数据具有零均值和单位方差,适用于关注数据分布情况的算法。例如,欧氏距离计算时,未归一化的特征可能导致模型偏向数值较大的特征。归一化能提升模型精度,尤其是当距离度量如欧式距离时。常见的实现方法有`MinMaxScaler`,它将每个特征值缩放到用户指定的范围,如[0,1]。而`StandardScaler`执行Z-Score标准化,数据分布符合标准正态分布。