作用是：1、提高模型收敛速度；2、提高模型准确性；3、消除量纲的影响；4、降低模型的复杂性；5、提高模型的泛化能力；6、减少梯度消失和爆炸问题。归一化后的数据在优化时能更快地达到收敛，因为特征值在同一尺度上，使得梯度下降法更加平稳。
1、提高模型收敛速度
归一化后的数据在优化时能更快地达到收敛，因为特征值在同一尺度上，使得梯度下降法更加平稳。
2、提高模型准确性
对于某些模型，如K-近邻、支持向量机等，特征的尺度会影响模型的性能。归一化可以避免因特征尺度不同造成的误差。
3、消除量纲的影响
归一化处理可以消除数据的量纲，使不同单位或量级的特征可以公平对待。
4、降低模型的复杂性
通过减少特征之间的差异，可以简化模型，使得模型更易于理解和解释。
5、提高模型的泛化能力
详解：归一化可以使模型对于新数据的预测更为稳定，增强模型的泛化性。
6、减少梯度消失和爆炸问题
在深度学习模型中，归一化有助于解决梯度消失和爆炸问题，确保模型的稳定性。
延伸阅读：
归一化和标准化的区别？
尽管归一化和标准化都是特征工程中常用的尺度调整方法，但它们的目标和方法有所不同。归一化通常是将特征值调整到[0, 1]或[-1, 1]的范围，而标准化是基于特征的均值和标准差来进行调整。选择哪种方法取决于数据的特性和模型的需求。
文章标题：特征工程中的归一化有什么作用，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62720
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