机器学习特征工程之特征缩放与无量纲化：数据标准化
特征工程在机器学习中起着至关重要的作用，其中特征缩放和无量纲化是常见的预处理步骤之一。数据标准化是一种常用的特征缩放方法，它可以将不同特征的值缩放到相同的范围内，以便更好地适应机器学习算法的训练。
在本文中，我们将使用Python来演示如何进行数据标准化，包括均值标准化和区间缩放两种常见的方法。
- 均值标准化（Standardization）
均值标准化是一种常见的数据标准化方法，它通过减去均值并除以标准差的方式将数据转化为均值为0、标准差为1的分布。这种方法可以使得数据的分布更接近标准正态分布，有助于一些机器学习算法的表现。
下面是使用Python进行均值标准化的示例代码：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 创建示例数据
data 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
