机器学习随机森林回归模型数据预处理中归一化或者标准化
一、归一化的定义与特点
1.定义
将数据按比例缩放，使其落入一个小的特定区间，通常是[0, 1]。
2.特点
（1）保持数据间的比例关系。
（2）对极端值敏感，如果数据中存在极端值，所有数据都可能被压缩到很小的区间。
（3）简单易行，适合有固定上下界的数据场景。
二、标准化的定义与特点
1.定义
基于原始数据的均值和标准差进行缩放，使得处理后的数据均值为0，标准差为1。
2.特点
（1）不受极端值的影响。
（2）适合处理具有正态分布的数据。
（3）如果数据分布不是高斯分布，效果可能较差。
（4）不能保证数据范围在[0, 1]之间。
三、随机森林回归模型的特点
1.基于决策树的集成学习方法：通过构建多个决策树并综合其预测结果来提高模型的准确性和稳定性。
2.对特征取值大小不敏感：因为随机森林是通过寻找最优分裂点来构建决策树的，所以样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构也不造成影响。
3.可以处理高维数据：随机森林能够处理具有大量特征的数据集，并且在一定程度上能够自动选择重要的特征。
四、选择数据预处理方法的建议
1.考虑数据特性
如果数据中存在异常值和较多噪音，标准化可能更适合，因为它可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响。如果数据较为稳定，不存在极端的最大最小值，归一化也是一个不错的选择。
2.考虑模型特性
虽然随机森林对特征取值大小不敏感，但标准化后的数据具有零均值和单位方差，这有助于算法更快地收敛，特别是在使用其他需要数据标准化的算法（如SVM、KNN等）作为随机森林的辅助或对比算法时。归一化后加快了梯度下降求最优解的速度，如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。但随机森林本身不使用梯度下降法，所以这一点对其影响较小。
3.考虑应用场景
如果对输出结果范围有要求，比如希望输出结果在[0, 1]之间，那么归一化可能更适合。如果希望数据符合高斯分布，以便进行后续的正态分布假设检验或相关分析，那么标准化可能更合适。