特征缩放

特征缩放是机器学习中使用的一种预处理技术，用于规范输入特征中的数值范围。这是一种数据归一化，用于确保所有的输入变量都在一个类似的尺度上，数值范围在0和1之间。这是一个重要的步骤，因为当所有的参数保持在相同的尺度上时，机器学习算法往往能更好地学习。

特征缩放有时也被称为 "数据归一化 "或只是 "缩放"。它的工作原理是将输入值从原来的范围（即0-255）转换到一个新的范围（即0-1）。这个过程适用于高度、宽度、长度等特征，这样所有的特征都具有同等重要性，模型可以更好地解释它们。

最常见的缩放方法是最小-最大缩放或标准化（z-core）。最小-最大缩放法将所有数值转化为在一个给定范围内，通常是0-1。最小-最大的转换公式为：：

X_scaled = (X - Xmin)/(Xmax - Xmin)

另一方面，标准化是重新调整数据的尺度，使平均值变为零，标准差为一。标准化的转换公式是：

X_scaled = (X - μ)/σ

在数据预处理阶段，即机器学习模型的训练之前，通常会应用缩放。这是因为一些模型可能对特征缩放敏感，或者对特征的输入要求在一定范围内。缩放也可以帮助提高某些算法的性能，使它们能够更有效地学习。

当特征缩放没有应用于输入时，某些机器学习算法可能无法正确工作。例如，在k-Nearest Neighbors中，对于数据集中的每个样本，都会计算出一个距离，整个数据集必须保持在一个类似的尺度上，因为它是基于距离的。这意味着，尺度的不同将导致不同的样本被不同的处理，从而导致不希望看到的结果。

总之，特征缩放是机器学习中使用的一种重要的预处理技术，以确保所有参数保持在一个类似的尺度上。它的作用是将输入特征的取值范围转化为新的取值范围，这可以提高一些算法的性能，并阻止其他算法正常运行。