数据标准化就是把有量纲的数据变成无量纲的数据,把量级不同的数据处理到一个层级,从而让不同的数据之间具有可比性。比如收入和体重两个解释变量,收入的单位是元,体重的单位是kg,10000元的收入要和45kg放到一个回归模型里,为了让收入和体重具有可比性,就可以考虑把他俩标准化。 标准化的方法有很多,min-max和zsco...
极差标准化就是常用的标准化方法之一(又叫min-max标准化),处理后可以使多个变量统一量纲,值都落在[0,1]之间。 标准化变量值 =(原变量值-最小值)/(最大值-最小值) minVec = X_train_new['Balance'].min() maxVec = X_train_new['Balance'].max() X_train_new['Balance'] = (X_train_new['...
看样本分布，峰度大用Z-score，峰度小用min-max，左右偏严重的可以先对数化。
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常见的数据标准化处理方法有哪些? A、min-max归一化 B、平均归一化 C、非线性归一化 D、z-score标准化 点击查看答案&解析 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号)
(如另购的舆情数据、宏观经济数据)数据预处理特征工程:构造技术指标(MACD/RSI等)、基本面因子数据标准化:归一化处理(Min-Max Scaling/Z-Score)数据集划分:训练集/验证集/测试集(建议按时间序列划分)三、模型开发模型设计选择网络结构:LSTM(时序预测)、CNN(特征提取)、Transformer(长序列建模)示例LSTM模型:from ...