导读 在机器学习项目中，数据预处理是至关重要的一步。想象一下，如果数据“穿着不同尺码的衣服”，模型可能会难以理解它们的真实含义。这时，我...
在机器学习项目中，数据预处理是至关重要的一步。想象一下，如果数据“穿着不同尺码的衣服”，模型可能会难以理解它们的真实含义。这时，我们就需要对数据进行标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。标准化让数据符合标准正态分布（均值为0，方差为1），就像给数据穿上统一的“校服”。而归一化则将数据缩放到[0,1]区间内，像是把数据调整到同一水平线上。这两种方法都能有效减少特征之间的量纲差异，提升模型性能。不过，在选择时需结合具体场景：如果你的数据分布偏移较大，标准化更适合；若你的数据范围有限，则归一化可能更优。无论是哪种方式，都是为了让数据更好地服务于模型，从而解锁更多潜力！🎯✨