因此,如果特征(列)中有异常值,则对数据进行归一化会将大部分数据缩放到一个较小的区间,这意味着所有特征将具有相同的比例,但不能很好地处理异常值。中心标准化对于异常值更加稳健,并且在许多情况下,它比离差标准化更可取。 4. 场景应用 一些机器学习模型基本上基于距离矩阵,也称为基于距离的分类器,例如 K-最近...
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...
在特征工程中,通常是指将数据按照均值为0,标准差为1的标准正态分布进行转换。 2. 标准化的方法: 最常见的标准化方法是Z-score标准化,其公式为,(X-μ)/σ,其中X为原始数据,μ为原始数据的均值,σ为原始数据的标准差。通过这个公式,我们可以将原始数据转换为均值为0,标准差为1的数据。 3. 标准化的步骤: ...
数据的归一化和标准化都是对数据做变换,指通过某种处理方法将待处理的数据限制在一定的范围内或者符合某种分布。 它们都是属于特征工程中的特征缩放过程。 特征缩放的目的是使得所有特征都在相似的范围内,因此在建模的时候每个特征都会变得相同重要。 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...
特征工程是机器学习过程中的关键环节，其目标是将原始数据转化为更有意义的特征，以提高模型的预测能力。借助Pandas的灵活操作，我们能够对数据进行深入分析，识别并提取出潜在的重要特征。例如，可以使用groupby方法对数据进行分组统计，通过apply函数自定义数据处理逻辑，或利用cut和qcut函数实现数据离散化，从而生成更加有效...
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。
1、数值型数据--标准缩放(1-2是重点): 归一化 标准化 缺失值 2、类别型数据:one-hot编码 3、时间类型:时间的切分 3)sklearn特征处理API sklearn. preprocessing 一、特征预处理: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])之间 ...
标准化 (1)什么是标准化? 通俗理解,把数据按比例缩放,使之落入一个小的空间里。 具有的特点:对不同特征维度的伸缩变换的目的是使得不同度量之间的特征具有可比性。同时不改变原始数据的分布。 (2)标准化有什么优点? 1、不改变原始数据的分布。保持各个特征维度对目标函数的影响权重 。
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...