我知道标准化岭回归和套索回归的特征是一种常见的做法，但是，将 (0,1) 尺度上的特征标准化作为这些回归方法的 z 分数标准化的替代方案会更实用吗？
Lasso/Ridge 回归的标准化与标准化
机器算法验证
正常化
套索
标准化
岭回归
2022-01-25 00:08:27
1个回答
规范化对于具有正则化的方法非常重要。这是因为变量的规模会影响对特定变量应用多少正则化。
例如，假设一个变量的规模非常大，比如百万级，另一个变量从 0 到 1。那么，我们可以认为正则化对第一个变量影响不大。
除了我们进行归一化之外，将其归一化为 0 到 1 或对特征进行标准化并不重要。