機器學習特徵工程--標準化和歸一化

關於歸一化和標準化 1.標準化使用條件 （1）不需要對特徵進行歸一化：基於樹模型的方法 舉例：  隨機森林/bagging/boosting/xgboost 需要標準化的（基於距離的模型）：迴歸分析（邏輯迴歸）/神經網絡 / svm 2.相關定義 什麼叫歸一化（標準化）：歸一化化就是要把你需要處理的數據經過處理後（通過某種算法）限制在你需要的一定範圍內。 爲什麼要歸一化（標準化）： 一是，爲了後面

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