数据归一化并不是万能的。在实际应用中,通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树模型则并不适用,以C4.5为例,决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征x的信息增益比,而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的,因为归一化并不会改变样本在特征x上的信息增益
数据归一化并不是万能的。在实际应用中,通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树模型则并不适用,以C4.5为例,决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征x的信息增益比,而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的,因为归一化并不会改变样本在特征x上的信息增益