在大模型训练过程中，特征工程的数据标准化是至关重要的预处理步骤。本文将详细介绍几种常用的标准化方案及其在实际项目中的应用。
1. Z-Score标准化（标准差标准化） 这是最经典的标准化方法，公式为：z = (x - μ) / σ。适用于数据分布相对均匀的情况。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(data)
2. Min-Max标准化 将数据缩放到固定范围，通常为[0,1]，公式为：x' = (x - min) / (max - min)。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
minmax_data = scaler.fit_transform(data)
3. Robust标准化 使用中位数和四分位距进行标准化，对异常值不敏感。
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
robust_data = scaler.fit_transform(data)
选择合适的标准化方法需要考虑数据分布特征和模型需求。建议在实际应用中通过交叉验证来评估不同标准化方案的效果。
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