特征缩放

Question

我从某人说的帖子中读到它：

对于特征缩放，你学习训练集的均值和标准差，然后：

• 使用训练集手段标准化训练集和 标准差。
• 使用训练集均值和标准对任何测试集进行标准化 偏差。

但现在我的问题是，在使用缩放的训练数据拟合模型之后，我应该将这个拟合模型应用于缩放的还是未缩放的测试数据？谢谢！

Answer 1

是的，您还应该缩放测试数据。如果您已经缩放了训练数据并为该缩放数据拟合了模型，那么测试集也应该进行等效的预处理。这是标准做法，因为它确保始终为模型提供形式一致的数据集作为输入。

在 Python 中，该过程可能如下所示：

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

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