在大模型训练中，数据预处理标准化是影响模型性能的关键环节。本文将对比几种主流标准化方法，并提供可复现的优化方案。
标准化方法对比
1. Min-Max标准化
这是最基础的方法，将数据线性映射到[0,1]区间：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
2. Z-Score标准化
通过减均值除标准差进行标准化：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. Robust标准化
使用中位数和四分位距，对异常值更鲁棒：
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
实际优化建议
对于大模型训练，推荐使用Z-Score标准化配合特征选择：
- 数据分割：先按训练/验证/测试集分割数据
- 拟合标准化器：仅在训练集上拟合，避免信息泄露
- 应用标准化：将标准化器应用于所有数据集
# 分割数据
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2, random_state=42)
# 仅在训练集上拟合
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
# 应用于测试集
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
性能对比
经实验，在相同数据集下，Z-Score标准化通常比Min-Max方法收敛更快，且在大模型训练中表现更稳定。
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