sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

2024-02-02 15:28

文章标签 标准化正则归一化 sklearn preprocessing

本文主要是介绍sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- - - 数据标准化的原因
    - 作用
    - 归一化
    - - 最大最小归一化
      - 针对规模化有异常的数据
    - 标准化
    - - 线性比例标准化法
      - log函数标准化法
    - 正则化Normalization
    - 标准化的意义

数据标准化的原因

某些算法要求样本具有零均值和单位方差；

需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响：

① 数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位；

② 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；

③ 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。

在不同的问题中，标准化的意义不同：

（1）在

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http://www.chinasem.cn/article/671159。 23002807@qq.com

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特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者

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