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    python 数据分析基础 day17-对自变量进行标准化

    今天是读《python数据分析基础》的第17天,读书笔记的内容为变量的标准化。 在进行 在建模的时候,会遇到不同的自变量之间的量纲差距很大的情况,如输入变量有年龄和身高(身高以m为单位)时,年龄的范围为(0-100],而身高的范围则是(0,2.5]。此时两个变量之间的取值范围差了一个数量级。若采用这两个变量进行建模,则有可能出现这样的情况:年龄对预测值的影响远高于身高。这意味着年龄的影响程度被高估,身高的影响程度被低估。 为使得变量的影响程度能被正确估计,提高模型的预测精度,对自变量进行标准化是一个有效且可行的方式。 以下将用python演示对自变量进行标准化的操作:

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