数据标准化：机器学习中的预处理关键步骤 📊

数据标准化是机器学习预处理阶段的核心步骤之一，旨在将不同量纲或尺度的数据转换到同一范围，以提升模型训练效率和效果。以下是常见方法与注意事项：

常见标准化方法 📈

1. Min-Max 归一化
   将数据线性转换到 [0, 1] 区间，公式为：
   $$ X_{\text{new}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}} $$

   

2. Z-Score 标准化
   通过均值和标准差调整数据，公式为：
   $$ X_{\text{new}} = \frac{X - \mu}{\sigma} $$

   

3. Robust Scaling
   基于四分位数（IQR）的标准化，对异常值更鲁棒：
   $$ X_{\text{new}} = \frac{X - \text{Median}}{\text{IQR}} $$

   

4. 对数变换
   适用于右偏分布数据，公式为：
   $$ X_{\text{new}} = \log(X + 1) $$

   

应用场景 ✅

• 模型训练：确保不同特征在相同尺度上，避免量纲差异影响结果
• 可视化：更清晰地展示数据分布，例如散点图或热力图
• 距离计算：如KNN、PCA等算法对数据尺度敏感

注意事项 ⚠️

• 数据分布：标准化前需分析数据分布，避免对非正态数据过度处理
• 缺失值：需先处理缺失值或异常值，否则可能引入噪声
• 可逆性：部分方法（如Min-Max）不可逆，需根据需求选择

如需深入学习数据预处理的其他技巧，可访问 /community/abc_compute_forum/courses/ml_basics/data_preprocessing。