machine-learning - 何时在机器学习中执行规范化或标准化？

Question

如果所有特征都具有相同的规模，我是否必须对我的数据进行规范化？例如，所有列都是特征，每一行/样本是每个特征的出现次数？如果需要归一化，我需要按特征还是按样本归一化？

Answer 1

不，如果您的所有功能都处于相同的规模，则您不必对数据进行规范化。

对于标准化，您要检查数据的统计分布，以确保它们具有均值 μ=0 和标准差 σ=1 的标准正态分布；其中 μ 是平均值（平均值），σ 是平均值的标准偏差。

您可以在 pandas 中通过调用.describe()您的数据并调查meanand来执行此操作std。如果碰巧某些特征具有正态分布，而另一些则没有，您可以进行我们的样本标准化（在整个数据集上）。