标准化，和参数的问题

来源：2-5 多因子线性回归实战

慕神9973112

2020-02-07

老师，你好
在2-5学习完后，我将数据进行了标准化处理，发现结果差不多，是为什么呢？老师你认为的标准化是什么？我比较笨，查了一些资料也不是很清楚。
第二呢 axis=1在drop的函数是什么意思？是取一列吗？
第四呢老师辛苦了，今天学到了很多东西，比如画图，希望以后的课程会好，更充实=m=

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2回答

flare_zhao

2020-02-07

已采纳

数据标准化的意义：1、平衡不同属性数据的影响（试想属性A为0-1，属性B为100000-1000000，如果两者的系数量级差不多，明显属性B会对结果影响远大于A），通常来说，标准化可以避免这个问题；2、对于模型的求解能够加快收敛，主要就是因为系数变化对结构影响更明显，更容易完成模型求解。

为什么在这里结果不明显：线性回归模型，维度不是很高，计算机通常是可以找到合适的系数的，比如刚刚那个例子，无非就是A的系数量级比B的系数量级高几个量级，也可以达到好的预测效果。但通常来说，求解时间可能会就一些。另外，针对其他的模型，比如逻辑回归或mlp，不进行预处理，可能就很难得到好的求解结果。

2、axis=1，就是按列进行删除，剔除掉对应某列的数据。如果axis=0，则是按行

每个章节都会有新的知识和技术的，希望能帮到你。

慕神9973112

提问者

2020-02-07

谢谢，老师

flare_zhao

不客气

2020-02-08

共1条回复

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