机器算法验证 - 与数据规范化相关的困惑 - 吾爱随笔录

机器算法验证回归多重回归正常化

2022-03-15 01:33:22

我正在尝试学习线性回归模型。但是，我对数据的规范化有些困惑。我已将特征/预测变量归一化为零均值和单位方差。我需要对目标做同样的事情吗？如果是，为什么？

2个回答

在线性回归中标准化目标并不重要。在线性回归中，您的拟合将是形式

{\hat{y}}_{i} = a_{0} + a \cdot x_{i} .

$\hat{y}_i = a_0 + a \cdot x_i.$ 当你预测

x_{i}

$x_i$ 居中，常数项

a_{0}

$a_0$ 将永远是

y_{i}

$y_i$ . 所以如果你把

y_{i}

$y_i$ 在运行回归之前，你会得到

a_{0} = 0

$a_0 = 0$ ，但所有其他系数将保持不变。

（话虽如此，标准化预测变量——正如你目前所做的那样——是一个好主意。）

我认为理论上这并不重要，但在数字上它确实很重要。看看这个答案。

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