我正在使用前馈机器学习算法构建预测模型，并且通过将其训练在0到1之间以改善学习效果，我学到了很多有关预处理训练数据（转换数据）的知识。 我的问题是：我应该转换数据的训练样本（输入）和标签（输出）还是仅转换数据样本？
答案 0 :(得分：0)
您应该只预处理训练数据，如果需要的话，将使用测试数据或现实生活数据来对模型进行推断。 您只是通过在0和1之间进行转换来标准化数据。这样做是为了获得相同比例（均质性）的数据值。另外，在训练和测试数据上保持方差相同
TL; DR：仅将训练样本和测试数据标准化，而不是标签