归一化会降低分类器的性能

Question

我正在研究随机森林，我收集了一些数据。我测试了我的分类器，并且在我的测试集上获得了大约89％的准确度。然而，当我将数据缩放到零均值和单位方差时，我的准确率下降了近50％。我发现了this帖子，这似乎暗示我不需要扩展数据以获得最佳效果。

是否有人可以说明导致准确度大幅下降的可能原因是什么？

编辑：我正在使用sklearn.ensemble进行随机林实施

此处有一个link数据

Answer 1

对于输入要素的某些转换，随机林是否不变取决于您的错误功能。简而言之，当您的功能在移位和缩放下不变时，您的模型也是如此。

在浏览帮助页面here之后，似乎使用的标准功能似乎是偏差损失。这个函数在输入特征的缩放下不是不变的，这可以解释你的观察结果。