Z-score 标准化，也称为标准化，是一种常用于统计分析和机器学习的数据预处理技术。它的主要目的是将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，从而消除不同量纲和量级对模型训练的影响。
在许多数据分析任务中，特征的单位和范围可能会有所不同，这会导致某些特征在模型训练中占主导地位。Z-score 标准化通过将每个数据点减去均值并除以标准差，使得每个特征的数据分布更为一致，便于后续的分析和建模。
Z-score 的计算公式为：Z = (X - μ) / σ，其中 X 是待规范化的原始值，μ 是平均值，σ 是标准差。通过该公式可以将数据转换到一个标准化的尺度。
Z-score 标准化广泛应用于许多领域，特别是在机器学习模型，如支持向量机（SVM）、逻辑回归和神经网络等中。在这些模型中，特征的尺度一致性能够提高模型的收敛速度和准确性。
优点包括消除特征之间的量纲影响，使得模型训练更加稳定，有助于提高算法的收敛速度，尤其是基于梯度的方法。然而，它对异常值敏感，异常值会影响均值和标准差的计算，导致数据失真。它只适用于正态分布的数据，若数据分布严重偏离正态，可能效果不佳。
随着数据科学的发展，Z-score 标准化及其变种在大数据处理、深度学习和实时数据分析中的应用将继续增长。研究者也在不断探索更健壮的标准化方法，以应对现代数据集中的挑战。
在使用 Z-score 标准化时，应仔细评估数据的分布情况，确保数据的正态性。此外，处理异常值也应成为预处理步骤之一，以减小其对标准化结果的影响。
