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标准化主要用于消除特征间单位和尺度差异的影响。标准化包括归一化和标准化两种处理。

归一化：

1）把数据变成(0，1)或者（1,-1）之间的小数。把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。

2）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

标准化：

在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为1，这个方法被广泛的使用在许多机器学习算法中 (例如：支持向量机、逻辑回归和MLP)。

 

用法：

标准化节点的左耳可连接数据节点，对该数据节点的数据进行标准化处理。右耳可连接数据集视图节点，并在数据集视图节点查看标准化后的结果。右耳也可连接其他算子节点进行后续计算。

 

❖标准化的配置方法

将标准化节点添加到实验后，可通过右侧的“配置项目”页面，对数据标准化进行设置。

【方式】标准化方式有三种：StandardScaler、MinMaxScaler、MaxAbsScaler。

【操作列】选择需要被标准化的列。在选择数据弹窗选择列，输出结果为所有列（其中已选择列会经过处理得到标准化后数据）。

设置列标准化后，可通过连接数据集视图的探索数据功能来查看标准化结果；也可以连接其它算子节点进行后续计算。

 

标准化右键菜单

❖标准化节点运行

运行节点，将数据传递给DM-Engine进行计算，得到输出结果。

 

❖标准化节点重置

已经运行过的节点进行重置，删除返回的结果，节点状态更改为未运行。

 

❖标准化节点重命名

在标准化节点的右键菜单中，选择“重命名”，可以对节点进行重命名。

 

❖刷新标准化节点

在标准化节点的右键菜单中，选择“刷新”，可以更新同步数据或者参数信息。

 

❖保存为组合节点

在标准化节点的右键菜单中，选择“保存为组合节点”，可以将选中的节点保存为组合节点以实现复用节点，保存的节点的参数与原节点一致。

 

❖剪切标准化节点

在标准化节点的右键菜单中，选择“剪切”，在需要目标位置右键选择“粘贴”，可以实现节点的剪切粘贴。

 

❖复制标准化节点

在标准化节点的右键菜单中，选择“复制”，在需要目标位置右键选择“粘贴”，可以实现节点的复制粘贴。

 

❖删除标准化节点

在标准化节点的右键菜单中，选择“删除”或者点击键盘 delete 键进行删除，能够删除节点以及节点的输入、输出连线。