归一化是一种数据预处理技术，用于机器学习和数据分析，用于调整输入要素的比例，使其处于特定范围或遵循特定的分布。标准化的目标是确保不同的特征对模型性能的贡献相同，从而提高算法的准确性和效率，尤其是那些对输入数据规模敏感的算法。标准化的含义对于为各种机器学习任务（例如分类、回归和聚类）准备数据至关重要。
归一化涉及将数值特征的值转换为通用尺度，通常在 0 到 1 或 -1 到 1 等特定范围内。这在计算数据点之间的距离或相似度的算法中尤其重要，例如 k 最近邻 (KNN) 或支持向量机 (SVM)，在这些算法中，范围较大的特征会对模型的预测产生不成比例的影响。
有几种常见的标准化方法：
Min-Max Scaling 是一种广泛使用的技术，可将特征值重新缩放到特定范围，通常介于 0 和 1 之间。此方法包括减去要素的最小值并除以范围（最大值和最小值之差）。最小-最大缩放既简单又有效，尤其是当数据有界限且不包含异常值时。
Z 分数标准化（也称为标准化）对要素进行变换，使其均值为 0，标准差为 1。当数据遵循高斯分布时，该技术特别有用，因为它将数据以均值为中心，并根据数据的变异性对其进行缩放。
另一种方法是十进制缩放，它通过移动值的小数点来对数据进行归一化，通常基于数据集中的最大绝对值。当数据包含不同比例的值时，此方法很有用。
在处理以不同尺度测量的特征（例如年龄、收入或距离）时，标准化尤为重要。如果不进行归一化，数值范围较大的特征可能会在学习过程中占据主导地位，从而导致偏差模型在所有输入变量上表现不佳。
为了提高模型性能，标准化还可以加快基于梯度的优化算法（例如用于训练神经网络的算法）的收敛。通过确保所有特征对误差梯度的贡献均等，归一化有助于模型更有效地获得最佳解决方案。
标准化对企业很重要，因为它可以确保机器学习模型根据一致和平衡的数据进行训练，从而实现更准确、更可靠的预测。通过对数据进行标准化，企业可以防止模型因范围较大的特征而出现偏差，从而确保在学习过程中平等考虑所有相关变量。
例如，在财务建模中，收入、年龄和交易金额等特征的尺度可能大不相同。如果不进行标准化，模型可能会不成比例地关注价值较高的特征，从而可能会忽略价值较低的特征中的重要模式。标准化可确保对数据的各个方面进行适当的加权，从而实现更准确的财务预测和风险评估。
在市场营销中，标准化通过确保购买频率、客户生命周期价值和参与率等变量对分析的贡献均等来帮助改善客户细分模型的绩效。这样可以生成更有意义的细分市场，更好地反映客户的行为和偏好。
标准化在医疗保健等行业也至关重要，在这些行业中，来自不同来源（例如实验室结果、患者人口统计和病史）的数据的规模可能存在显著差异。通过对这些数据进行标准化，医疗保健提供者可以确保预测模型（例如用于疾病诊断或治疗计划的预测模型）准确可靠。
除此之外，标准化还可以通过加快机器学习模型的训练来提高业务流程的效率。更快的融合意味着企业可以更快地部署模型，使他们能够及时响应市场变化或运营需求。
最后，归一化的含义是指调整输入特征比例以确保一致性并提高机器学习模型性能的过程。对于企业而言，标准化对于建立准确、可靠的模型至关重要，这些模型可以为决策提供信息，优化流程并提高整体效率。