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我正在使用前馈机器学习算法构建预测模型，并且我阅读了很多关于预处理训练数据（转换数据）的内容，将其范围在 0 到 1 之间以改进学习。我的问题是：我应该同时转换数据的训练样本（输入）和标签（输出）还是只转换数据样本？

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您应该只预处理训练数据，如果需要，还可以预处理测试数据或现实生活中的数据，这些数据将用于从模型中生成推理。您只是通过在 0 和 1 之间转换数据来规范化数据。这样做是为了获得相同比例的数据值（同质性）。此外，保持训练和测试数据的方差相同

TL;DR：只需标准化训练样本和测试数据而不是标签

于 2019-06-21T11:26:26.980 回答