处理方法:常见的方法有归一化和标准化。归一化是将数据映射到 [0, 1] 区间或其他特定区间,如通过公式xnorm=xmax−xminx−xmin,其中x为原始数据,xmin和xmax分别为数据的最小值和最大值。标准化是将数据转化为均值为 0、标准差为 1 的分布,公式为xstd=σx−μ,其中μ为均值,σ为标准差。
作用:消除量纲影响:使不同维度的数据具有可比性,避免因数据单位不同而导致某些变量在模型中占主导地位。提高模型收敛速度:标准化后的数据有助于优化算法更快地收敛,提高模型训练的效率和稳定性。
增强模型泛化能力:减少数据的波动对模型的影响,使模型在不同数据集上的表现更加稳定,提高泛化能力。
发布于2025-5-4 16:16 武汉


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