如何在R语言中实现梯度下降法的特征缩放？

我正在学习机器学习中的梯度下降法，并在R语言中实现它。不过在实践过程中遇到一个问题：如何对数据进行特征缩放。我有一些连续值和一些二元值，它们的范围不同，导致在使用梯度下降法进行模型训练时，梯度的收敛速度很慢。我想知道该如何在R语言中对这些特征进行缩放，使得梯度下降法的收敛速度更快。希望有经验的老师或大神能够指点一下，谢谢！

提问时间：2023-10-04 13:36:42 编辑时间：2023-10-04 13:36:44 提问者： Starry_Night
  • 默默
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    对于需要进行特征缩放的数据，可以使用基于均值和标准差的方法进行缩放。具体的实现步骤如下：

    1. 计算每个特征的均值和标准差；
    2. 对每个样本的每个特征进行缩放，公式为 (x - mean) / sd，其中 x 为该样本的特征值，mean 和 sd 分别为该特征的均值和标准差；
    3. 对缩放后的数据进行梯度下降法的模型训练。

    在 R 语言中，可以使用内置的函数 scale() 对数据进行缩放。代码示例如下：

    data <- read.csv("your_data.csv") scaled_data <- data scaled_data[,1:5] <- scale(data[,1:5])

    对第1到5列特征进行缩放

    进行梯度下降法的模型训练，使用 scaled_data 数据进行训练

    回答时间：2023-10-04 13:36:47
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