分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
17387280523 
首发回答
标准化：将数据转化为均值 0、标准差 1 的正态分布（如 Z-score），适用于高斯分布数据；
归一化：将数据缩放到 [0,1] 区间（如 Min-Max），适用于非高斯数据或保留原始值域；
作用：消除量纲差异，避免模型偏向高数值因子，提升因子可比性和模型稳定性。
发布于2025-5-31 21:25 郑州
资深吴经理
股票
帮助1.7万 好评669 从业8年
数据标准化和归一化都是数据预处理的方法，但二者有所区别。
数据标准化是将数据按比例缩放，使之落入特定区间，常用方法如Z-score标准化，它会使数据的均值为0，标准差为1。归一化则一般是将数据映射到[0,1]区间，常用的是Min - Max归一化。
在因子处理中，二者发挥着不同的作用。标准化能消除数据的量纲影响，让不同指标的数据具有可比性。例如，在构建因子模型时，若各因子量纲不同，经过标准化处理后，就能避免因量纲差异对因子分析结果产生干扰。同时，标准化后的数据更适合某些依赖于数据分布的算法，如基于正态分布假设的统计方法。
归一化能把数据缩放到一个较小且固定的范围，这有利于加快机器学习算法的收敛速度。在因子处理里，对于一些需要梯度下降等迭代优化算法的模型，归一化可以让参数更新更稳定、高效。而且，当数据存在异常值时，归一化能降低异常值对整体数据的影响，使因子分析结果更稳健。
总之，在因子处理中，若更关注数据分布和量纲消除，可选择标准化；若更注重数据范围和算法收敛速度，归一化则是较好的选择。
发布于2025-6-6 09:25 广州
当前我在线
直接联系我
搜索更多类似问题 >
239
金融标准化产品有哪些啊？
14893
如何理解期货合约的标准化与非标准化？
1165
标准化金融理财产品指的是什么
6699
1240
理财有风险，投资需谨慎
免责声明:本站问答内容均由入驻叩富问财的作者撰写，仅供网友交流学习，并不构成买卖建议。本站核实主体信息并允许作者发表之言论并不代表本站同意其内容，亦不代表本站对该信息内容予以核实，据此操作者，风险自担。同时提醒网友提高风险意识，请勿私下汇款给作者，避免造成金钱损失。点击查看全部>
公众服务
微信服务，随时可得，扫码一键关注
叩富问财
问一问，财不偏
30秒问财/秒答
叩富网销学苑
网络获客培训
分享获客经验
叩富简投
模拟交易/有奖大赛
ai炒股机器人/炒股百宝箱
联系我们
客服热线：010-59490342
客服咨询
入驻认证咨询
券商合作用户咨询/有奖炒股大赛咨询
意见反馈不良信息举报电话：010-59490342 举报微信：524272835 网站法律顾问 叩富网2008年被上海证券交易所选为年度投资者教育训练网站 | 国家高新技术企业
ICP备案：京ICP备18019099号-3 增值电信业务经营许可证京B2-20241016 广播电视节目制作经营许可证：（京）字第18189号 经营许可证编号：京B2-20190488 京公网安备：11010802032515号
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
电话咨询
+微信
咨询
