最小最大值规范化

发布网友发布时间：2024-10-17 17:00

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热心网友时间：2024-11-16 14:35

数据预处理在建模过程中至关重要，它能确保模型不受量纲影响，避免数值大的变量过度主导。常见的数据标准化技术包括最大最小归一化、均值方差标准化、小数定标法和二值化等，它们旨在消除不同属性间取值范围的差异，便于分析。

最大最小归一化是一种标准化方法，通过每个数据点与该列最小值和最大值的差值，然后除以极差，将数据映射到[0, 1]的范围内。具体操作公式是：x' = (x - min) / (max - min)，其中x是原始值，min和max分别为列的最小值和最大值。

例如，若收入属性的范围为11000元到91000元，要将其归一化到0到1的区间，52000元将转换为(52000 - 11000) / (91000 - 11000) = 0.5121。若要映射到60到100的区间，公式调整为(52000 - 11000) / (91000 - 11000) * (100 - 60) + 60。

通过最大最小归一化，我们可以确保模型对所有变量的处理更为均衡，提升模型性能。在实际操作中，根据需要的映射区间调整公式即可。