Python中的線性歸一化（Min-Max Scaling）是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，它將數(shù)值屬性縮放到特定的范圍內(nèi)，通常是0到1或-1到1之間。該技術(shù)的作用是消除不同數(shù)據(jù)屬性之間的數(shù)量級(jí)差異，更好地衡量不同屬性對(duì)模型的影響。

在Python中，我們可以使用sklearn庫(kù)中的MinMaxScaler來(lái)實(shí)現(xiàn)線性歸一化。例如，我們可以按以下方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 創(chuàng)建MinMaxScaler對(duì)象
scaler = MinMaxScaler()
# 歸一化數(shù)據(jù)
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

在這里，我們首先導(dǎo)入MinMaxScaler對(duì)象，然后創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象實(shí)例。接下來(lái)，我們使用fit_transform()函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。fit_transform()函數(shù)具有擬合和歸一化數(shù)據(jù)的作用。

需要注意的是，我們要確保僅對(duì)測(cè)試/驗(yàn)證數(shù)據(jù)使用fit_transform()函數(shù)一次，以確保與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同的縮放范圍。

使用線性歸一化技術(shù)不僅有助于提高模型的準(zhǔn)確性，還可以加快訓(xùn)練速度，因?yàn)樵摷夹g(shù)可以將數(shù)據(jù)縮小到更小的范圍，從而加快梯度下降算法的收斂速度。

在處理數(shù)值屬性數(shù)據(jù)時(shí)，線性歸一化是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，使用Python中的MinMaxScaler可以很容易地實(shí)現(xiàn)這一任務(wù)。