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搜索关键词：数据规范化
标签：数据规范化(数据规范化是将不同来源、格式或量纲的数据转换为统一标准的过程，确保数据可比性和准确性。它通过缩放数值范围（如0到1或均值为0、标准差为1）消除量纲差异，提升机器学习模型的收敛速度和稳定性。常见的方法包括最小-最大缩放、Z-score标准化等。规范化是数据预处理的关键步骤，能有效避免特征间因数值大小差异导致的偏差，提高分析效率与结果可靠性。)
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