在大模型训练中，特征缩放是特征工程的关键步骤之一。本文将对比几种常见的特征缩放方法，包括标准化（Standardization）、归一化（Normalization）和最大绝对值缩放（MaxAbs Scaling），并通过实际代码演示其效果。
方法介绍
1. 标准化：将特征转换为均值为0、标准差为1的分布，适用于数据分布近似正态的情况。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
2. 归一化：将特征缩放到[0,1]区间，对异常值敏感但计算简单。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
3. 最大绝对值缩放：将特征缩放到[-1,1]区间，对异常值相对不敏感。
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler
scaler = MaxAbsScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
实验对比
通过在真实数据集上测试不同方法的效果，我们发现标准化适合处理正态分布数据，归一化适合特征值范围差异大的场景，而最大绝对值缩放在存在异常值时表现更稳定。建议根据具体数据特点选择合适的缩放方法。
数据处理建议
在大模型训练前，应先对特征进行适当的缩放处理，以提升模型收敛速度和稳定性。
讨论