目标值需不需要进行归一化处理

目标值的归一化处理一般情况下是不需要的。因为目标值的归一化处理主要是为了保证不同特征之间的权重对模型影响的均衡性，而目标值并不参与特征之间的计算。

不过，在某些情况下，如果目标值的范围比较大，可能会对模型的训练效果产生一定影响，这时可以考虑对目标值进行归一化处理。另外，在使用某些机器学习算法时，如神经网络中的某些激活函数（如sigmoid函数），目标值的范围需要在一定范围内，这时也需要对目标值进行归一化处理。

总的来说，目标值的归一化处理不是必须的，需要根据具体情况来决定是否需要进行处理。