机器学习中如何实现数据转换？数据转化的方法实践详细概述
一.标准化的原因
通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的数据分布情况和模型来选择
二.适用情况
看模型是否具有伸缩不变性。
不是所有的模型都一定需要标准化，有些模型对量纲不同的数据比较敏感，譬如SVM等。当各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来不等价，这样的模型，除非原始数据的分布范围本来就不叫接近，否则必须进行标准化，以免模型参数被分布范围较大或较小的数据主导。但是如果模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来等价，例如logistic regression等，对于这样的模型，是否标准化理论上不会改变最优解。但是，由于实际求解往往使用迭代算法，如果
目标函数的形状太“扁”，迭代算法可能收敛得很慢甚至不收敛。所以对于具有伸缩不变性的模型，最好也进行数据标准化。
三.三种数据变换方法的含义与应用
Rescaling（重缩放/归一化）：通常是指增加或者减少一个常数，然后乘以numpy库是标准库吗/除以一个常数，来改变数据的衡量单位。例如：将温度的衡量单位从摄氏度转化为华氏温度。
Normalizing（正则化）：通常是指除以向量的范数。例如：将一个向量的欧氏长度等价于1 。在神经网络中，“正则化”通常是指将向量的范围重缩放至最小化或者一定范围，使所有的元素都在[0,1]范围内。通常用于文本分类或者文本聚类中。
Standardizing（标准化）：通常是为了消除不同属性或样方间的不齐性，使同一样方内的不同属性间或同一属性在不同样方内的方差减小。例如：如果一个向量包含高斯分布的随机值，你可能会通过除以标准偏差来减少均值，然后获得零均值单位方差的“标准正态”随机变量。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。