机器学习归一化

AI 2024-12-19 6

机器学习中的归一化（Normalization）是一种预处理技能，用于调整数据集的特征值，使其具有相同的规范，然后在模型练习过程中防止某些特征对模型学习发生不必要的影响。归一化一般包含以下几种办法：

1. 最小最大归一化（MinMax Normalization）：将数据缩放到特定规模（一般是0到1之间）。公式：$$ X_{text{normalized}} = frac{X X_{text{min}}}{X_{text{max}} X_{text{min}}} $$ 其间，$X$ 是原始数据，$X_{text{min}}$ 和 $X_{text{max}}$ 别离是数据会集的最小值和最大值。

2. Z分数归一化（Zscore Normalization）：将数据规范化到均值为0，规范差为1的散布。公式：$$ X_{text{normalized}} = frac{X mu}{sigma} $$ 其间，$mu$ 是数据的均值，$sigma$ 是数据的规范差。

3. 对数归一化（Logarithmic Normalization）：关于数据中的正数，运用对数转换来缩小数据规模。公式：$$ X_{text{normalized}} = log $$ 这种办法适用于数据值都大于0的状况，能够减小数据之间的差异。

4. 规范化（Standardization）：与Z分数归一化相似，但数据不缩放到特定规模，而是将数据转换成规范正态散布。公式：$$ X_{text{standardized}} = frac{X mu}{sigma} $$ 其间，$mu$ 是数据的均值，$sigma$ 是数据的规范差。

5. MaxAbsScaler：经过除以数据集的最大绝对值来缩放数据。公式：$$ X_{text{scaled}} = frac{X}{max} $$ 这种办法不改变数据的符号，适用于方针变量是正数的状况。

归一化关于许多机器学习算法都是重要的，特别是在那些对特征规范灵敏的算法中，如支撑向量机（SVM）、逻辑回归、神经网络等。不进行归一化或许导致模型练习不安稳，或许模型对某些特征过于灵敏，然后影响模型的泛化才能。

机器学习归一化：进步模型功能的关键步骤

什么是机器学习归一化？

在机器学习中，归一化（Normalization）是一种重要的数据预处理技能。它经过调整数据会集各个特征的数值规模，使得不同量纲的特征具有相同的规范，然后防止某些特征在模型练习过程中占有主导地位，影响模型的准确性和泛化才能。

归一化的意图

归一化的首要意图是为了：

消除不同特征之间的规范差异，使得每个特征在模型练习中具有相同的权重。

加速模型收敛速度，进步练习功率。

进步模型的泛化才能，使模型在不知道数据上的体现更安稳。

常见的归一化办法

依据归一化的详细完成办法，能够分为以下几种常见办法：

1. Min-Max 规范化

Min-Max 规范化将特征值缩放到 [0, 1] 规模内，计算公式如下：

X_{\\text{norm}} = \\frac{X - X_{\\text{min}}}{X_{\\text{max}} - X_{\\text{min}}}

2. Z-Score 规范化

Z-Score 规范化将特征值转换为均值为 0，规范差为 1 的规范正态散布，计算公式如下：

X_{\\text{norm}} = \\frac{X - \\mu}{\\sigma}

3. 归一化到 [0, 1] 规模

归一化到 [0, 1] 规模与 Min-Max 规范化相似，但将特征值缩放到 [0, 1] 规模内，计算公式如下：

X_{\\text{norm}} = \\frac{X - X_{\\text{min}}}{X_{\\text{max}} - X_{\\text{min}}} \\times (1 - 0) 0

4. 归一化到 [-1, 1] 规模

归一化到 [-1, 1] 规模与 Min-Max 规范化相似，但将特征值缩放到 [-1, 1] 规模内，计算公式如下：

X_{\\text{norm}} = \\frac{X - X_{\\text{min}}}{X_{\\text{max}} - X_{\\text{min}}} \\times (1 - (-1)) (-1)

归一化的运用场景

归一化在机器学习中的运用场景十分广泛，以下罗列一些常见的运用场景：

线性回归、逻辑回归等监督学习模型。

支撑向量机（SVM）、决策树等分类模型。

聚类、相关规矩发掘等无监督学习模型。

深度学习模型中的输入层。

归一化的留意事项

在运用归一化时，需求留意以下几点：

归一化操作应在模型练习之前进行，以保证模型练习过程中各个特征的规范保持一致。

关于具有不同量纲的特征，应别离进行归一化处理。

归一化操作或许会影响模型的泛化才能，因而需求依据详细问题挑选适宜的归一化办法。

归一化是机器学习中一种重要的数据预处理技能，它能够有用进步模型的功能。经过挑选适宜的归一化办法，咱们能够消除不同特征之间的规范差异，加速模型收敛速度，进步模型的泛化才能。在实践运用中，咱们需求依据详细问题挑选适宜的归一化办法，并留意归一化操作的留意事项。

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