特征归一化：为什么需要对数值类型的特征做归一化？ 特征归一化的方法 为什么要对数值型特征做归一化？ 是否所有方法都需要对数值进行归一化？ 代码演示 参考资料 对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间。 特征归一化的方法 最常用的方法主要有以下两种： （1）线性函数归一化（Min-Max Scaling） 它对原始数据进行线性变换，使结果映射到 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。归一化公式如下： X n o r m = X − X
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特征归一化是机器学习中重要的一环，它通过线性变换（如Min-Max归一化，Z-Score标准化）确保数值型特征在同一尺度上，避免优化过程中的不均衡更新，提高模型训练效率。虽然不是所有模型都需要归一化，如决策树，但对于线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等，归一化通常能提升性能。文中还提供了使用sklearn库进行归一化的代码示例。
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