以下哪些机器学习算法可以不对特征做归一化处理：（）_瓜子二手车笔试题

Peter_Jiang

树模型一般不需要做归一化处理，做归一化处理的目的主要为了使同一特征的取值在同一量纲，降低方差太大带来的影响。树模型并不关心特征的具体取值，只关心特征取值的分布。

发表于 2019-08-23 11:31:35 回复(0)

四星

归一化不是由方法决定的，而是由数据决定的

发表于 2019-08-09 00:07:21 回复(0)

Fratio

树模型本身不需要归一化，因为归一化是为了使梯度下降时损失函数尽快的收敛，而树模型不需要梯度下降,是通过寻找最优切分点来使损失函数下降

发表于 2019-10-24 12:35:56 回复(0)

牛客_JJ

树结构类的算法，不需要归一化，包括决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、lightGBM

发表于 2024-05-15 09:57:19 回复(0)

羽翼散

。题目是问是否可以不归一化，GBDT的树是在上一颗树的基础上通过梯度下降求解最优解，归一化能收敛的更快。所以可以不归一化，但收敛变慢

发表于 2021-05-22 12:08:52 回复(0)

就是玩

不是说用梯度下降法做参数更新的都要做归一化吗？而GBDT拟合的是上一棵树损失函数的负梯度。主要是面试的时候问随机森林和GBDT需不需要归一化，我答都不需要，面试官让我再想想，面试完上网查了下也有人说GBDT需要归一化...

发表于 2021-08-28 08:39:48 回复(0)

Fansv587

A. 随机森林：随机森林是基于决策树的集成学习算法。决策树的分裂规则主要基于特征的取值比较和信息增益等指标，并不依赖于特征的具体数值大小和尺度。例如，在判断一个样本是属于苹果还是橙子时，可能依据颜色是红色还是橙色，形状是圆形还是椭圆形等特征进行划分，这些特征的取值本身没有统一的量纲要求，所以随机森林通常不需要对特征进行归一化处理。
B. 逻辑回归：逻辑回归通常需要进行特征归一化。因为逻辑回归中使用梯度下降等优化算法来求解模型参数，特征尺度不一致会导致梯度下降的收敛速度变慢，甚至可能影响最终结果的准确性。例如，一个特征取值范围在0-1000，另一个特征取值范围在0-1，那么取值大的特征可能会在模型训练中占据主导地位，使得模型难以学习到其他特征的重要性。
C. SVM：支持向量机也通常需要对特征进行归一化。SVM的目标是找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据，特征归一化可以使得不同特征在距离计算等方面具有相同的权重和尺度，避免某些特征因为取值范围大而对结果产生过大影响。比如在二维平面上用SVM分隔两类数据点，如果一个特征的尺度很大，会使得数据点在该维度上的分布过于分散，影响超平面的确定。
D. GBDT：GBDT即梯度提升决策树，和随机森林类似，也是基于决策树的算法。决策树的构建过程主要关注特征的分裂点选择和信息增益等，对特征的尺度不敏感，不需要依赖特征的归一化来进行模型训练和预测。

在机器学习中，特征是指用于描述数据对象的属性或变量，它是对数据进行量化和分析的基础。例如在预测房价的问题中，房子的面积、房间数量、房龄等都可以作为特征。

需要进行特征归一化的算法

基于距离度量的算法
- K近邻算法（KNN）：该算法通过计算样本之间的距离来确定最近的邻居，进而进行分类或回归。如果特征的尺度不同，那么取值范围大的特征会在距离计算中占据主导地位，导致距离计算不准确，影响分类或回归的结果。
- 高斯混合模型（GMM）：在计算样本属于各个高斯分量的概率时，涉及到对特征的距离计算等操作，特征尺度不一致会影响概率计算的准确性，进而影响模型的聚类效果。
基于梯度下降的算法
- 线性回归：使用梯度下降法求解模型参数时，特征尺度不同会导致梯度下降的方向和速度受到影响，使得收敛速度变慢，甚至可能无法收敛到最优解。
- 神经网络：在神经网络的训练过程中，归一化可以使数据分布更加稳定，有助于加速模型的收敛，提高训练效率，还能减少梯度消失或爆炸的问题，使模型更容易学习到数据中的特征和规律。

通常不需要进行特征归一化的算法

基于树的算法
- 决策树：其分裂节点的依据是特征的取值和信息增益等，并不依赖于特征的具体数值大小和尺度，所以对特征归一化的需求不强烈。
- 极端随机树（Extra Trees）：作为一种基于决策树的集成学习算法，同样是在树的构建和分裂过程中主要关注特征的取值比较和信息增益等，对特征尺度不敏感。
基于概率的算法
- 朴素贝叶斯：基于特征的概率分布来进行分类，主要关注特征的出现频率等概率信息，而不是特征的具体数值大小，所以一般不需要归一化。
- 隐马尔可夫模型（HMM）：在处理序列数据时，主要基于状态转移概率和观测概率等进行计算，对特征的数值尺度没有严格要求。

特征归一化的作用

提升模型收敛速度：在使用梯度下降等优化算法时，归一化可以使各个特征对目标函数的影响程度大致相同，让梯度下降的方向更加合理，从而加快收敛速度，减少训练时间。
提高模型精度：避免某些特征因为取值范围过大而主导模型的训练过程，使模型能够更准确地学习到各个特征与目标之间的关系，提高模型的泛化能力和预测精度。
增强模型稳定性：使数据分布更加稳定，减少数据的波动性对模型的影响，尤其是在数据存在异常值或噪声时，归一化可以降低这些因素对模型的干扰，提高模型的稳定性和可靠性。

发表于 2025-02-18 09:32:23 回复(0)

Fabulous_HK

概率模型不需要归一化，因为它们不关心变量的量纲，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树

发表于 2020-08-31 11:46:13 回复(0)

牛客76048625号

树模型不需要做归一化处理，因为其只关注数据分布，也不需要用梯度下降，更关注最优切分点

发表于 2020-08-31 08:40:58 回复(0)

十里k

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（Multiple Additive Regression Tree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。

发表于 2024-08-16 23:53:50 回复(0)

凌晨起来背单词

GBDT不需要归一化处理吗

发表于 2020-11-19 11:10:25 回复(1)

123456kjk

gbdt需要吧

发表于 2020-04-13 15:00:52 回复(1)

以下哪些机器学习算法可以不对特征做归一化处理：（）

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