特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

1. 背景介绍

在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如，一个数据集中可能包含年龄（0-100）、收入（0-100000）、身高（150-200cm）等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法（如梯度下降）带来问题，导致收敛速度慢、模型性能差等。

特征缩放（Feature Scaling）就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理技术。它通过对原始数据进行变换，将不同量纲的特征映射到同一尺度，从而提高机器学习算法的性能。本文将深入探讨特征缩放的原理、常见方法、实践应用以及面临的挑战。

1.1 特征缩放的重要性

• 加速模型训练：统一量纲有助于加快梯度下降的收敛速度。
• 提高模型性能：避免部分特征被模型低估或高估，提升预测准确性。
• 增强模型鲁棒性：降低异常值和离群点对模型的影响。

1.2 常见的特征缩放方法

• 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）
• 标准化（Standardizat