数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
一、数据无量纲化将不同规格的数据转换到同一规格,或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”。在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如K近邻,KMeans聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树、不需要无量