sklearn中的StandardScaler()或scale用于在受监督的机器学习模型中缩放数据更好吗?

时间:2019-04-08 08:37:44

标签: python machine-learning scikit-learn

我必须先缩放一些数据,然后才能分析数据并推断趋势和结果。 sklearn下有两种方法可以使用StandardScaler()或仅缩放来缩放数据。

在有监督的机器学习中,这两个过程中哪个是更合适的预处理步骤,为什么?

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