關(guān)于數(shù)據(jù)歸一化處理的正確說(shuō)法是:
A: MinMaxScaler()默認(rèn)是將數(shù)據(jù)歸一到 [0, 1]
B: 把有量綱表達(dá)式變成無(wú)量綱表達(dá)式,便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。
C: 提高模型精度,在涉及到一些距離計(jì)算的算法時(shí)效果顯著
分析:
A: 正確。MinMaxScaler 是一種常用的歸一化方法,其默認(rèn)行為是將數(shù)據(jù)縮放到 [0, 1] 的范圍內(nèi)。這樣可以確保所有特征在相同的范圍內(nèi),減少不同特征量級(jí)對(duì)模型的影響。
B: 正確。歸一化的一個(gè)重要目的是將不同單位或量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱的形式,這樣可以使得不同特征的數(shù)據(jù)能夠在同一個(gè)尺度上進(jìn)行比較和加權(quán)。
C: 正確。在使用涉及距離計(jì)算的算法(如K近鄰、K均值聚類等)時(shí),歸一化可以顯著提高模型的精度,因?yàn)檫@些算法對(duì)特征的量級(jí)非常敏感。
D: 錯(cuò)誤。歸一化通常是指將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)特定的范圍(如 [0, 1] 或 [-1, 1]),而不是改變數(shù)據(jù)的分布形狀。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為某種特定分布(如正態(tài)分布)通常稱為標(biāo)準(zhǔn)化或正態(tài)化(如使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化),而不是歸一化。
因此,正確的答案是A, B, C。