特徵尺度差異極大時，最適合的預處理方法為何？
iPAS 考題解析
特徵尺度差異極大時，最適合的預處理方法為何？
- A. 移除小尺度的欄位
- B. Z-score 標準化 ✓ 正確答案
- C. Min-Max 正規化
- D. 加入常數消除差異
詳細解析
Z-score 標準化（Standardization）將每個特徵轉換為平均值 0、標準差 1 的分布。不管原始尺度差多大，標準化後都在同一個尺度上，確保模型不會偏向大尺度的特徵。
難度：★★★
特徵尺度差異極大時，最適合的預處理方法為何？
特徵尺度差異極大時，最適合的預處理方法為何？
Z-score 標準化（Standardization）將每個特徵轉換為平均值 0、標準差 1 的分布。不管原始尺度差多大，標準化後都在同一個尺度上，確保模型不會偏向大尺度的特徵。