2.5 数据标准化与归一化

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2.5 数据标准化与归一化 2.5 数据标准化与归一化数据标准化和归一化是数据预处理中至关重要的步骤，它们旨在将不同尺度和范围的数据转换到一个统一的尺度，从而提高模型的性能和稳定性。本章节将深入探讨数据标准化和归一化的概念、方法、适用场景以及Python代码实现。 2.5.1 概念与意义数据标准化（Standardization）：也称为Z-score标准化，将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。数据归一化（Normalization）：将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]。意义：消除量纲影响：不同的特征可能具有不同的单位和尺度，例如年龄（年）和收入（元）。标准化和归一化可以消除这些量纲带来的影响，使得模型能够公平地对待所有特征。