什么情况下不能选取最小-最大规范化（Min-Max Normalization），而应选取z-score标准化（Standardization）

最小-最大规范化（Min-Max Normalization）与z-score标准化（Standardization）都是常用的数据预处理方法，但它们适用的场景略有不同。

最小-最大规范化适用于特征值分布有确定范围的情况，比如图像处理中像素值范围通常在0到255之间，此时可以使用最小-最大规范化将特征值缩放到0到1的范围内。

而z-score标准化适用于特征值分布没有确定范围的情况，比如各种不同单位的数据混合在一起时，此时可以使用z-score标准化将特征值转化为均值为0、标准差为1的分布。这可以保证不同特征值之间的数量级差异不会对模型产生较大的影响。

因此，当特征值分布没有确定范围时，应该选择z-score标准化而不是最小-最大规范化。

相关问题

min-max标准化和z-score标准化

最小-最大规范化（Min-Max normalization）和Z-score标准化（Z-score normalization）都是数据归一化的方法，下面简要介绍一下它们的区别和应用场景。

1. 最小-最大规范化（Min-Max normalization）：最小-最大规范化是将数据按照线性比例缩放到[0,1]的区间内。其公式为：$x_{new}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$，其中$x_{new}$为归一化后的数据，$x_{min}$和$x_{max}$分别为数据集中的最小值和最大值。

最小-最大规范化适用于数据集中的数据分布比较均匀的情况。例如，当数据集中的数据都落在0-100的范围内时，可以使用最小-最大规范化将数据归一化到[0,1]的范围内。

2. Z-score标准化（Z-score normalization）：Z-score标准化是将数据按照均值为0、方差为1的比例缩放。其公式为：$x_{new}=\frac{x-\mu}{\sigma}$，其中$x_{new}$为标准化后的数据，$\mu$和$\sigma$分别为数据集的均值和标准差。

Z-score标准化适用于数据集中的数据分布比较不均匀的情况。例如，当数据集中的数据分布比较偏态或存在异常值时，可以使用Z-score标准化将数据归一化到均值为0、方差为1的标准正态分布中。

需要注意的是，不同的数据归一化方法对于不同的数据分布和问题可能会有不同的效果，因此需要根据具体问题选择合适的方法。同时，在使用数据归一化方法时，需要注意避免数据泄露问题，即在测试集中不能重新计算均值和标准差等统计量，而应该使用训练集中的统计量。

最小-最大归一化和z-score归一化有什么区别

最小-最大归一化(Min-Max normalization)和z-score归一化(Z-score normalization)都是常见的数据归一化方法，它们的区别在于：

1. 最小-最大归一化将数据缩放到一个指定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。具体做法是将原始数据减去最小值，然后除以最大值减最小值。这种归一化方法适用于数据分布有明显边界的情况。

2. z-score归一化将数据缩放到均值为0，标准差为1的分布上。具体做法是将原始数据减去均值，然后除以标准差。这种归一化方法适用于数据分布无明显边界的情况。

总之，最小-最大归一化适用于数据分布有明显边界，而z-score归一化适用于数据分布无明显边界。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的归一化方法。