我正在使用一个小数据集（ N = 50 ）。我想规范化我的输入特征。我面临以下问题：
- 由于数据集的规模较小，训练输入特征的范围将不同于测试输入特征的范围。
- 输入特征没有理论上限。
你能推荐适合这项任务的标准化技术吗？任何论文建议也将不胜感激。
如何规范化小数据集的特征？
数据挖掘
机器学习
预处理
2022-02-10 23:11:58
2个回答
您可以在您的训练集上使用MinMaxScaler，它将标准化[0, 1]内的特征。相同的缩放器可以转换测试集，如果有大于训练集中的值，缩放器通过返回大于 1 的值来处理。基本上，您的测试集将被标准化。
您应该在拆分后标准化您的数据集。您可以尝试标准缩放，因为这样可以避免考虑最小值和最大值。
您在训练和测试中有 2 个不同的范围这一事实根本不是积极的。在这种情况下，您可以进行一些重采样，例如 SMOTE。
让我知道
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