Z-score标准化数据集作用

Z-score标准化数据集的作用主要有以下几个方面：

1. 消除不同量纲的影响。在实际应用中，不同的特征往往具有不同的量纲，这会对机器学习算法的结果产生影响。通过Z-score标准化，可以将不同特征的值缩放到相同的量纲，消除不同量纲的影响。

2. 降低异常值的影响。异常值对于机器学习算法的结果会产生较大的影响，通过Z-score标准化可以将异常值缩放到与其他数据点相同的量级，从而降低其对结果的影响。

3. 提高模型的收敛速度。有些机器学习算法在训练时需要对数据进行中心化处理，而Z-score标准化可以将数据点的均值缩放到0，加快了模型的收敛速度。

4. 提高模型的准确性。通过Z-score标准化，可以将数据集转化为具有相同均值和标准差的标准正态分布，这有助于提高模型的准确性。