2021-02-04 阅读量: 530
问：
为什么要先划分数据集再进行归一化处理呢？
答：
根据归一化的处理手段，我们是使用数据中的最小值和极差在对数据进行压缩处理，如果我们在全数据集上进行归一化，那最小值和极差的选取是会参考测试集中的数据的状况的。因此，当我们归一化后，无论我们如何分割数据，都会由一部分测试集的信息被 "泄露" 给训练集（当然，也有部分训练集的信息被泄露给了测试集，但我们不关心这个），这会使得我们的模型效果被高估。
在现实业务中，我们只知道训练集的数据，不了解测试集究竟会长什么样，所以我们要利用训练集上的最小值和极差来归一化测试集。
