Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化

Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化

数据预处理

数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。

常用的方法有两种：

最大 - 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间

Z-Score标准化：将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上

为什么要标准化/归一化？

提升模型精度：标准化/归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。

加速模型收敛：标准化/归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。

如下图所示：

哪些机器学习算法需要标准化和归一化

1）需要使用梯度下降和计算距离的模型要做归一化，因为不做归一化会使收敛的路径程z字型下降，导致收敛路径太慢，而且不容易找到最优解，归一化之后加快了梯度下降求最优解的速度，并有可能提高精度。比如说线性回归、逻辑回归、adaboost、xgboost、GBDT、SVM、NeuralNetwork等。需要计算距离的模型需要做归一化，比如说KNN、KMeans等。