什么时候需要进行数据的标准化

数据标准化是一种重要的技术，通常来说，在使用许多机器学习模型之前，我们都要使用它来对数据进行预处理，它能对输入数据集里面的各个特征的范围进行标准化。

一、什么是数据标准化

数据标准化是一种重要的技术，通常来说，在使用许多机器学习模型之前，我们都要使用它来对数据进行预处理，它能对输入数据集里面的各个特征的范围进行标准化。

一些机器学习工程师通常在使用所有机器学习模型之前，倾向于盲目地对他们的数据进行标准化，然而，其实他们并不清楚数据标准化的理由，更不知道什么情况下使用这一技术是必要的，什么时候不是。因此，这篇文章的目标是解释如何，为什么以及何时标准化数据。

当输入数据集的特征在它们的范围之间具有大差异时，或者它们各自使用的单位不同时（比如说一些用米，一些用厘米），我们会想到对数据进行标准化。

这些初始特征范围的差异，会给许多机器学习模型带来不必要的麻烦。例如，对于基于距离计算的模型来说，当其中一个特征值变化范围较大时，那么预测结果很大程度上就会受到它的影响。

我们这里举一个例子。现在我们有一个二维的数据集，它有两个特征，以米为单位的高度（范围是 1 到 2 米）和以磅为单位的重量（范围是 10 到 200 磅）。无论你在这个数据集上使用什么基于距离的模型，重量特征对结果的影响都会大大的高于高度特征，因为它的数据变化范围相对更大。因此，为了预防这种问题的发生，我们会在这里用到数据标准化来约束重量特征的数据变化范围。

二、如何进行数据标准化？

Z-score 是较受欢迎的数据标准化方法之一，在这种方法中，我们对每一项数据减去它的平均值并除以它的标准差。一旦完成了数据标准化，所有特征对应的数据平均值变为 0，方差变为 1，因此，所有特征的数据变化范围现在是一致的。（其实还有许多数据标准化的方法，但为了降低难度，我们在这篇文章中只使用这种方法。）

三、什么时候需要进行数据的标准化？为什么？

如上所示，在基于距离的模型中，数据标准化用于预防范围较大的特征对预测结果进行较大的影响。不过使用标准化的原因不仅仅只有这一个，对于不同的模型会有不同的原因。

那么，在使用什么机器学习方法和模型之前，我们需要进行数据标准化呢？原因又是什么？

1- 主成分分析：

在主成分分析中，方差较大或者范围较大的特征，相较于小方差小范围的数据获得更高的权重，这样会导致它们不合常理的主导名列前茅主成分（方差最大的成分）的变化。为什么说这是不合常理的呢？因为导致这一特征比其他特征权重更大的理由，仅仅是因为它们是以不同的尺度测量的。

通过给予所有特征相同的权重，数据标准化可以预防这一点。

2- 聚类：

聚类模型是基于距离的算法。为了测量观测对象之间的相似性，并将它们聚集在一起，模型需要使用距离度量 距离度量(Distance Metrics)。在这种算法中，范围较大的特征会对聚类结果产生更大的影响。因此，在进行聚类之前我们需要进行数据标准化。

3- KNN：

k-最近邻(分类算法)是一个基于距离的分类器，其基于对训练集中已标记的观察结果的相似性度量（例如：距离度量）来对于新数据进行分类。标准化使所有变量对相似性度量的贡献相等。

4- SVM：

支持向量机尝试最大化决策平面与支持向量之间的距离。如果一个特征的值很大，那么相较于其他特征它会对计算结果造成更大的影响。因此，标准化使所有特征对距离度量具有相同的影响。

5- 在回归模型中测量自变量的重要性

你可以在回归分析中测量变量的重要程度。首先使用标准化过后的独立变量来训练模型，然后计算它们对应的标准化系数的绝对值差就能得出结论。然而，如果独立变量是未经标准化的，那比较它们的系数将毫无意义。

6- Lasso 回归和岭回归

Lasso 回归和岭回归对各变量对应的系数进行惩罚。变量的范围将会影响到他们对应系数受到什么程度的惩罚。因为方差大的变量对应的系数很小，因此它们会受到较小的惩罚。因此，在使用上面的两个回归之前需要进行标准化。

四、什么时候不需要标准化？

逻辑回归和树形模型

逻辑回归，树形模型（决策树，随机森林）和梯度提升树对于变量的大小并不敏感。所以数据标准化在这里并不必要。

延伸阅读：

在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和标准化（Standardization或Normalization）处理。

• 目的：通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。
• 计算过程由下式表示：x′=x−μσx^{‘}=\frac{x-\mu }{\sigma }
• 下面解释一下为什么需要使用这些数据预处理步骤。

在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价yy的因素有房子面积x1x_{1}、卧室数量x2x_{2}等，我们得到的样本数据就是(x1,x2)(x_{1},x_{2})这样一些样本点，这里的x1x_{1}、x2x_{2}又被称为特征。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，在预测房价时，如果直接使用原始的数据值，那么他们对房价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。

• 简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要标准化步骤对数据进行预处理。
• 下图中以二维数据为例：左图表示的是原始数据；中间的是中心化后的数据，数据被移动大原点周围；右图将中心化后的数据除以标准差，得到为标准化的数据，可以看出每个维度上的尺度是一致的（红色线段的长度表示尺度）。

其实，在不同的问题中，中心化和标准化有着不同的意义，

• 比如在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛。
• 另外，对于主成分分析（PCA）问题，也需要对数据进行中心化和标准化等预处理步骤。