在大模型训练过程中，数据预处理阶段的标准化与归一化是影响模型性能的关键环节。本文将系统性地探讨这两种数据转换策略的原理、适用场景及具体实现方法。
标准化（Standardization）
标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，公式为：z = (x - μ) / σ。适用于特征尺度差异较大的情况，特别是当数据近似服从正态分布时。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 示例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 创建标准化器
scaler = StandardScaler()
X_standardized = scaler.fit_transform(X)
print(X_standardized)
归一化（Normalization）
归一化将数据缩放到固定范围，通常为[0,1]。常用的方法是Min-Max缩放：(x - min) / (max - min)。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 创建归一化器
minmax_scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = minmax_scaler.fit_transform(X)
print(X_normalized)
实际应用建议
- 对于深度学习模型，通常推荐使用标准化
- 对于树模型或需要保持原始分布特征的场景，归一化更合适
- 处理异常值时，建议先进行异常值检测再进行转换
- 在生产环境中，应保存转换参数用于推理阶段的一致性
在大模型训练中，合理的数据预处理能显著提升模型收敛速度和泛化能力。建议根据具体业务场景选择合适的标准化策略。
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