机器学习--特征归一化的好处和cut qcut的区别

一，特征归一化的好处 一、数据标准化的意义： 1、数据的量纲不同；数量级差别很大 经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。 如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。 2、避免数值问题：太大的数会引发数值问题。 3、平衡各特征的贡献 一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离）

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