特征缩放/归一化

最新推荐文章于 2025-02-04 16:29:56 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012587024/article/details/98964842

  有些特征的值是有界限的，比如经纬度。有些模型是输入的平滑函数，比如线性回归模型、逻辑回归模型，它们会受到输入尺度的影响。
  如果模型对输入特征的尺度很敏感，就需要进行特征缩放。特征缩放会改变特征的尺度。

1、Min-Max缩放

Min-Max标准化将数据转换在[0,1]区间内。
x=x−MinMax−Minx = \frac{x-Min}{Max-Min}x=Max−Minx−Min​

2、z-score标准化/方差缩放

z-score标准化处理过的数据，符合标准正态分布（均值为0，标准差为1)。

x=x−μσx = \frac{x-\mu}{\sigma}x=

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【python数据预处理笔记】——特征缩放（标准化 & 归一化）
孙悟充的博客
06-18 6965
目 录 一、Q&AQ1 什么是标准化、归一化、规范化、正则化？Q2 为什么需要做标准化或者归一化？Q3 什么样的模型需要输入标准化或者归一化的特征，什么样的模型不需要？Q4 哪些数据不能做特征缩放？二、特征标准化/方差放缩三、特征归一化1. min-max缩放2. L2归一化3. 十进制归一化四、实例——不同缩放方法的对比 一、Q&A Q1 什么是标准化、归一化、规范化、正则化？...
2. 特征缩放(归一化)
XuJiuInChina的博客
12-07 1186
为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行`归一化处理`，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用 米(m) 和 千克(kg) 作为单位，那么分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征，想要得到更为准确的结果，就需要进行 `特征归一化` 处理，使得各指标处于同一数值量级，以便进行分析。 同时，`特征归一化`可提高模型精度和模型收敛速度，是预处理的重要环节之一，特征归一化又叫`特征缩放`。
特征归一化（特征缩放）
算法探索之路
01-13 498
这样会被 肿瘤大小所导 例如学生分数适合 而收入就不合适，加入大部分人收入是1万元，而有个收入100万的 。那么归一化后的大部分为0.01 大部分情况下均使用均值方差归一化 ...
特征缩放：归一化 and 标准化
程序员-10086的博客
01-17 433
不管归一化还是标准化等等，都是一种特征缩放的操作。 特征缩放的本质：数据的偏移和缩放（都是一种线性变化），不管是归一化还是标准化，都一样，只不过由于方法的不同可能有些进行偏移有些进行缩放，有些进行偏移和缩放。 直接结果：数据尺度或者分布的变化，例如归一化改变数据的尺度，标准化改变数据的分布和尺度。 当数据没有极端值的时候可以使用归一化来做尺度的变化，有极端值的时候可以使用标准化，因为标准化中均值和方差是基于整体数据计算得到，不太受极端值的影响。 意义：一些函数对数值比较敏感，例如sigmoid，数值太大或者
一文弄懂特征缩放(归一化/正则化)
日积月累，天道酬勤
05-21 3467
特征缩放什么？为什么归一化、标准化容易混淆，如何区分呢。 本来为大家来分析一下。
特征缩放，归一化
泡泡龙的泡泡
11-17 449
使用特征缩放的作用是： 使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响，使模型更准确。 加快学习算法的收敛速度。 缩放过程可以分为以下几种： 缩放到均值为0，方差为1（Standardization——StandardScaler()） 缩放到0和1之间（Standardization——MinMaxScaler()） 缩放到-1和1之间（Standardization——MaxAbsScaler()） 缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization——Normalizer
数据标准化/归一化normalization
热门推荐
皮皮blog
08-19 44万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52247379 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。 连续型特征还有一种处理方式是，先分桶/分箱（如等频/等距的分）[待写]进行离散化后再使用离散数据的处理方法。 离散数据处理参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵] [...
机器学习(2)--特征工程之特征预处理(归一化/标准化/缺失值)
Ona_Soton的博客
09-19 939
二、数据的特征处理 概念：通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据 不同数据的处理方式： 数值型数据：标准缩放： 1、归一化 2、标准化 3、缺失值 类别型数据：one-hot编码 时间类型：时间的切分 sklearn特征处理API sklearn. preprocessing 数值型数据 1. 归一化： 特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1...
特征缩放：深入理解标准化与归一化
Lostgreen的博客
02-04 655
理解特征缩放的本质是掌握现代机器学习的重要基础。标准化通过方差对齐消除量纲差异，而归一化通过边界约束实现尺度统一。实际应用中建议通过交叉验证对比两种方法的效果，根据具体数据和算法特性做出最佳选择。
matlab进行特征缩放,实现特征缩放和特征归一化的方法有哪些？（附代码）
weixin_29268267的博客
03-17 1060
本文将为你介绍实现特征缩放和特征归一化的方法。1. 特征缩放在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中，特征缩放有时能提高算法的收敛速度。1.1 什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围。1.2 机器算法为什么要特征缩放特征缩放还可以使机器学习算法工作的更好。比如在K近邻算法中，分类器主要是计算两点之间的欧几里得距离，如果一个特征比其它的特征有更大的范围...
特征归一化/标准化（Feature scaling）
@毛宏斌
04-06 3002
目录 一、概念和公式 二、代码示例 记录下归一化和标准化的概念 一、概念和公式 归一化和标准化都是对数据做变换的方式，将原始的数据转换到某个范围，或者某种形态。 min-max 归一化： mean 归一化： 标准化： 其中和分别是样本数据的均值（mean）和标准差（std）。 二、代码示例 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.
minmax缩放_什么时候为什么要对机器学习标准minmax缩放器进行特征缩放
weixin_26750481的博客
09-03 963
minmax缩放TechnoFunnel presents the series of article on Machine Learning. In this article we will be talking about the What is feature Scaling and Why do we require Feature Scaling during Machine Learn...
特征缩放-数据标准化
苟冬新
04-21 1334
在面对多维特征问题的时候，要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛 特征缩放思想: 确保这些特征都处在一个相近的范围 特征缩放目的：将所有数字数据放在一个数量级上 常用的缩放方法： 1.归一化特征缩放 2.标准化特征缩放 其中μ是平均值，σ是标准差 样本标准差公式(标准差是方差的算术平方根) 例：在处理自然图像时，我们获得的像素值在[0,255] 区间中，常用的处理是将...
深度学习基础——特征工程(一)
qq_35470020的博客
02-02 1344
首先给出特征工程的概述图，如下图。 然后接下来，会就其中的内容详细学习。 一，单个特征归一化 归一化就是指当每个特征的数值之间相差太大，无法很好的相互映射时，通过函数处理使其落在同一数量级的区间的方式。 归一化的方式通常有两种： Standardization Standardization又称为Z-score normalization，量化后的特征将服从标准正态分布： μ和δ分别为对应特征...
Python机器学习从入门到高级：带你玩转特征转换（含详细代码）
阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读
05-01 1786
本文介绍如何使用python进行特征转换，建议收藏！！！ 本文介绍如何使用python进行特征转换，建议收藏！！！ 本文介绍如何使用python进行特征转换，建议收藏！！！
python数据预处理2：最小值-最大值缩放（Min-Max Scaling）
m0_72979740的博客
04-29 1423
先从最简单的缩放开始，如果特征之间的数值差异巨大，可以先从单个特征的最大值max和最小值min入手，将最大值和最小值作为控制缩放的因子。经过最小值-最大值缩放之后的特征，其取值范围为0～1，从而使其转化为无量纲的纯数值，在之后的模型训练中，进一步提升模型的表现。#引用相关的库，numpy用于生成缺失值，sklearn.processing库中包含绝大多数的数据预处理方法。当然，全为0的特征，其缩放后的值为0。缩放规范化，具体来讲，是将数据按照比例缩放，使之落入一个较小的特定区间，如[0，1]。
对经纬度进行低点转换
小小程序员
11-15 542
locationManager = [[CLLocationManager alloc] init];     locationManager.delegate = self;     locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest;     [locationManager startUpdatingLocatio
Sklearn标准化和归一化方法汇总(2)：Min-Max归一化
Laurence的技术博客
01-17 5726
Min-Max归一化的算法是：先找出数据集通常是一列数据）的最大值和最小值，然后所有元素先减去最小值，再除以最大值和最小值的差，结果就是归一化后的数据了。经Min-Max归一化后，数据集整体将会平移到[0,1]的区间内，数据分布不变。
归一化/特征缩放(Feature Scaling) 笔记
Lu君的博客
02-02 2711
归一化/特征缩放 Feature Scaling为什么要做归一化？如何进行归一化？1.最大值最小值归一化2.方差归一化3.均值归一化4.==标准归一化StandardScaler== 归一化的目的：将所有特征缩放到0～1之间，使梯度下降法能更快的收敛。（其中0和1并不是定值，只是一个范围。） 为什么要做归一化？ 各个特征xix_{i}xi​的θi\theta_{i}θi​能同步收敛，使梯度下降...
python特征缩放和归一化
最新发布
02-24
### Python 中特征缩放和归一化的实现方法及应用场景 #### Min-Max 归一化 Min-Max 归一化是一种常见的归一化技术，能够将数据映射到指定范围内（通常是0至1之间），这有助于消除量纲的影响并使不同变量具有可比性。具体来说，对于给定的数据集X及其最小值min(X)与最大值max(X)，可以通过下述公式计算得到新的数值： \[ X_{norm} = \frac{X - min(X)}{max(X)-min(X)} \] 这种方法适用于那些边界清晰且分布较为均匀的数据集合[^3]。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [1, 8]] scaler = MinMaxScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(data) print(normalized_data) ``` #### Z-Score 标准化 Z-score 标准化则是另一种常用的特征缩放方式，它会把原始数据转化为均值为零、标准差为单位的标准正态分布形式。此过程利用了统计学上的z分数概念，即每个观测点减去总体平均后再除以其标准偏差获得的结果。该策略特别适合于处理含有异常值的数据集或是当后续分析依赖于假设检验时采用。 \[ X_{std}=\frac{(X-\mu )}{\sigma } \] 其中μ表示样本均值而σ代表样本标准差[^4]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]] scaler = StandardScaler().fit(data) standardized_data = scaler.transform(data) print(standardized_data) ``` #### 应用场景 在机器学习领域内，许多算法对输入特征的尺度非常敏感，因此适当运用上述两种手段可以显著改善预测效果。例如，在支持向量机(SVMs) 或者神经网络中，由于权重更新机制的缘故，较大的属性可能会主导较小者的贡献；而在KNN分类器里，则是因为距离度量受制于各维度间差异所致。另外值得注意的是，并不是所有的模型都需要执行这样的预处理操作—像决策树这类基于规则的学习器就不太关心具体的数值大小。
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