有時候神經網路最後的擬合效果不好，可能不是網路結構的問題，而是沒有對原資料進行預處理。資料預處理對神經網路的效能影響很大。
資料分為兩種：離散和連續。離散的資料型別有星期、性別（0,1）。連續的資料型別有諸如年齡、身高等。
1.離散的資料一般用one-hot來預處理。例如一年有四季，這四季可以分別用0,1,2,3來表示，但是並不代表3代表的季節比0好，所以不能直接將其輸入進神經網路。如果用one-hot來處理，0,1,2,3就分別變為了（1,0,0,0），（0,1,0,0），（0,0,1,0），（0,0,0,1）。採用one-hot編碼，只有乙個數字為1，其餘都為0。其中1表示啟用。
2.連續型別的資料有很多預處理的方法。我一般用的是均值標準化：將資料減去平均值之後再除以方差。如下式：
還有max-min方法等可以對連續值進行預處理。
神經網路在多分類上的應用 資料預處理
標籤 神經網路 多分類 目錄訓練資料集和測試資料集的劃分 主要工具 pandasmatplotlibseabornnumpysklearn feature1 feature2 feature3 feature4 class 5.11400 1.42 04.9 1200 1.42 04.7 1280 ...
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