详细说说normalization()
时间: 2023-04-02 15:05:17 浏览: 52
normalization() 是一种数据预处理方法,用于将数据缩放到相同的范围内,以便更好地进行比较和分析。常见的 normalization() 方法包括 Min-Max normalization 和 Z-score normalization。Min-Max normalization 将数据缩放到 [,1] 范围内,公式为 (x-min)/(max-min),其中 x 是原始数据,min 和 max 分别是数据集中的最小值和最大值。Z-score normalization 将数据缩放到均值为 ,标准差为 1 的正态分布中,公式为 (x-mean)/std,其中 x 是原始数据,mean 和 std 分别是数据集的均值和标准差。通过 normalization(),可以减少数据之间的差异,提高模型的准确性和稳定性。
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