特征缩放注意难点

特征缩放对于提高模型精度和运算速度至关重要。基于树的方法如随机森林和boosting通常不需要特征缩放,而基于参数或距离的模型则需要。归一化和标准化在基于距离的模型中尤为关键,确保不同特征在同一尺度上。

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为了提高模型精度和模型运算速度,合理利用特征缩放处理数据尤为重要。但需要注意的是,不是所有建模过程都需要特征缩放操作。
基于树的方法是不需要特征归一化或标准化,比如随机森林,bagging 和boosting等。基于参数的模型或基于距离的模型,需要特征归一化或标准化。

 

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