特征工程中的归一化有什么作用

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。

特征工程中的归一化有什么作用

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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