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机器学习(五):数据缩放

川川菜鸟 发布时间:2022-08-03 20:45:49 ,浏览量:3

文章目录
    • 一、为什么要数据缩放?
    • 二、数据集与手动标准化
    • 三、案例实现

一、为什么要数据缩放?

当你的数据拥有不同的值,甚至使用不同的度量单位时,可能很难比较它们。与米相比,公斤是多少?或者海拔比较时间呢?

一般不同的特征变化不一样,都需要进行数据缩放,也可以说成数据标准化。

二、数据集与手动标准化

它与我们在多元回归一章中使用的数据集相同,但是这次,Volume 列包含的单位是升,而不是 ccm(1.0 而不是 1000)。 在这里插入图片描述 很难将排量 1.0 与车重 790 进行比较,但是如果将它们都缩放为可比较的值,我们可以很容易地看到一个值与另一个值相比有多少。

缩放数据有多种方法,在本教程中,我们将使用一种称为标准化(standardization)的方法。标准化方法使用以下公式:

z = (x -
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