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数据分析特征标准化方法及其Python实现

1、概述

在数据分析中，对特征进行标准化主要是：

1、消除量纲影响
不同特征可能具有不同的量纲和数量级。
例如，一个特征可能是以米为单位的长度，而另一个特征可能是以秒为单位的时间。直接使用这些具有不同量纲的原始数据进行分析，可能导致数值较大的特征在模型中占主导地位，而数值较小的特征则影响微乎其微。
通过特征标准化，可以将不同量纲的数据转换成无量纲的数值，使得不同特征之间可以直接进行比较和运算，从而消除量纲对分析结果的影响。2、适应算法要求
对于大多数机器学习算法，数据特征的尺度对算法性能有着直接影响。
标准化后的数据更符合算法对输入数据的要求，有助于提高模型的训练效率和预测准确性。例如，在基于梯度下降的算法中，如果特征的尺度差异很大，那么梯度下降的速度和方向可能会受到严重影响，导致算法收敛速度变慢甚至无法收敛。
通过特征标准化，可以使得不同特征的尺度趋于一致，从而加快算法的收敛速度并提高模型的性能。3、提高数据稳定性
数据标准化还可以减少异常值对模型的影响，提高数据在统计分析中的稳定性。
异常值是指那些与大多数数据点差异很大的数据点，它们可能会对模型的训练产生负面影响。
通过特征标准化，可以将数据缩放到一个特定的范围内（如0到1之间或均值为0、方差为1的正态分布）