您是否对训练和测试数据分别应用最小最大缩放？

【问题标题】：Do you apply min max scaling separately on training and test data?您是否对训练和测试数据分别应用最小最大缩放？
【发布时间】：2017-09-04 07:10:50
【问题描述】：

在应用最小最大缩放来标准化您的特征时，您是否在将整个数据集拆分为训练、验证和测试数据之前对其应用最小最大缩放？

还是先拆分，然后使用该特定集合中的最小值和最大值对每个集合应用最小值最大值？

最后，在对新输入进行预测时，是否应该在输入网络之前使用训练数据中的最小值、最大值对该输入的特征进行归一化？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

拆分它，然后缩放。想象一下：你不知道真实世界的数据是什么样的，所以你无法将训练数据扩展到它。您的测试数据是真实数据的替代品，因此您应该以同样的方式对待它。

重申一下：拆分、缩放您的训练数据，然后在测试数据上使用您的训练数据的缩放。

【讨论】：

谢谢！有道理。
@AryaMcCarthy：这导致训练数据集缩放到 0 和 1 之间的值（好！）和测试数据集缩放（取决于拆分和洗牌）到例如之间的值。 -0.3 和 1.3。那是问题吗？我们该如何处理呢？
这不是问题。（更细致入微的答案：这取决于您的具体用例。）
Z 分数怎么样？我们需要使用训练数据的均值和标准差吗？