案例介绍
数据标准化：提高模型收敛速度：某些机器学习算法（如梯度下降）在优化过程中对输入特征的尺度敏感。如果特征的尺度差异很大，模型可能需要更多的迭代才能达到收敛。通过标准化，可以加快模型的收敛速度，提高训练效率。标准化可以减小数据中的噪声和异常值对模型的影响。通过将数据映射到较小的数值范围，标准化可以使模型对于数据中的小波动更加稳定，减少了异常值对模型参数的扰动。
在本项目中通过观察可以发现最大值对数据的影响较大，并存在缺失值，所以在数据标准化后，将缺失值补零，最大值替换成单个feature下的平均值
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