数据扩展如何影响机器学习模型的准确性？

特征缩放对数值数据范围进行标准化，通常将值调整到一个共同的尺度（例如0-1或均值=0、标准差=1）。它确保特征对模型学习的贡献均等，防止对量级敏感的算法（如梯度下降或基于距离的方法）被大规模特征主导。对于依赖距离/相似度计算或优化算法的模型，这一点至关重要。 机器学习模型，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和神经网络，通常需要缩放特征。未缩放的数据可能会扭曲距离度量，并导致优化过程中收敛缓慢或不稳定。虽然基于树的模型（如决策树、随机森林）基本不受影响，但缩放通过确保一致的梯度更新和有意义的距离比较，显著提高了许多算法的性能和训练效率。 缩放提高了对尺度敏感算法的模型准确性和训练稳定性。常见方法有Min-Max缩放（将值调整到[0,1]等范围）和标准化（均值=0、标准差=1）。实施过程包括从训练数据计算统计量（最小值/最大值或均值/标准差），并将相同的变换应用于验证/测试数据。适当的缩放可在金融或传感器数据分析等领域实现更快的收敛、更高的准确性和更可靠的模型。