1. 标准化 特征分布保留 标准化(Standardization)用大数定理将数据转化为一个标准正态分布,标准化公式为: 中心标准化(Z-score normalization)的结果是对特征进行重新缩放,以确保均值和标准差分别为 0 和 1。方程如下所示: 该技术使用 0 到 1 之间的分布值重新调整特征值,对于优化算法非常有用,例如梯度下降,用于...
通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0,标准差为1范围内 3.2 公式 作用于每一列,mean为平均值,σ为标准差 所以回到刚才异常点的地方,我们再来看看标准化 对于归一化来说:如果出现异常点,影响了最大值和最小值,那么结果显然会发生改变 对于标准化来说:如果出现异常点,由于具有一定数据量,少量的异常点对于平...
为了防止某一特征对结果影响太大,将每一个特征(每一列)都进行标准化处理,常用的方法是 z-score 标准化,处理后的数据均值为0,标准差为1,满足标准正态分布。标准正态分布图如下: 标准化公式: 其中, 是样本均值, 是样本标准差,它们可以通过现有的样本进行估计,在已有的样本足够多的情况下比较稳定,不受样本最大...
一般在建模的过程中,大多数模型对数据都要求特征缩放,比如KNN、SVM、Kmeans等涉及到距离的模型,但是对决策树、随机森利等树模型是不需要进行特征缩放。 本文基于一份模拟的数据,介绍为什么及如何进行归一化和标准化: 线性归一化:通用的Normalization模式 均值归一化:Mean Normalization 标准化:Standardization(z-score) ...
应用MinMaxScaler实现对特征数据进行归一化。 应用StandardScaler实现对特征数据进行标准化 为什么要进行无量纲化(标准化) 特征的单位或者大小相差较大,或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级,容易影响(支配)目标结果,使得一些算法无法学习到其它的特征 ...
标准化,数据转化到均值为0,方差为1的范围内 缺失值,缺失值处理成均值、中位数等 2. 类别型数据 降维,多指标转化为少数几个综合指标,去掉关联性不大的指标 PCA,降维的一种 3. 时间类别 时间的切分 1. 归一化 归一化是在特征(维度)非常多的时候,可以防止某一维或某几维对数据影响过大,也是为了把不同来源的...
标准化(Standardization)也叫Z 值归一化(Z-Score Normalization),它的作用是将每一维特征都调整为均值为 0,方差为 1. 首先计算均值与方差: 然后将特征 减去均值,并除以标准差,得到新的特征值 : 标准差 不能为零,否则说明这一维的特征没有任何区分性,可以直接删掉。
4.1 标准化(Standardization) 注意:如果数值特征列中存在数值极大或极小的outlier(通过EDA发现),应该使用更稳健(robust)的统计数据:用中位数而不是算术平均数,用分位数(quantile)而不是方差。这种标准化方法有一个重要的参数:(分位数下限,分位数上限),最好通过EDA的数据可视化确定...
2.1.1 标准化 数据标准化是将样本的属性缩放到某个指定的范围,标准化的原因在于: 某些算法要求数据具有零均值和单位方差。 样本不同特征有不同的量级和单位。所有依赖于样本距离的算法(如KNN)对于数据的数量级都非常敏感。量级大的特征属性将占主导地位,且量级的差异会导致迭...
特征预处理是将原始数据转换为适合机器学习算法的格式过程，主要通过无量纲化来实现。无量纲化包括归一化和标准化。归一化是将数据映射到[0,1]区间内，公式为：X’’ = (X - mi) / (mx - mi)。其中，X为原始数据，mi为最小值，mx为最大值。若数据中有较多异常点，归一化效果可能不佳。标准...