我想对许多机器学习算法（神经网络）和日志回归的预测变量进行归一化（z-score，minmax等），我想知道：
1）我应该规范化整个预测变量，即训练和测试数据吗？
2）应该将我预测的变量归一化，y？
答案 0 :(得分：1)
1）正确的程序是规范化训练数据并使用转换参数来规范化测试数据。以下是具有一个特征的minmax标准化示例：
E | .[]标准化数据如下：
training = [1, 2, 3]
test = [0, 4]
2）一般来说答案是否定的，但有些情况下可能有助于转换目标变量。在任何情况下，您都应确保模型的输出能够与目标变量匹配。