概念Standardization / 特征标准化 / Z-score归一化
标准化
数据预处理方法，将特征减去均值再除以标准差，使所有特征均值为0、标准差为1，消除量纲差异以提升模型训练效果和系数可比性
时间轴 (近 90 天)
11月4日
常见特征工程操作包括缺失值填充、类别特征编码（如独热编码、目标编码）、数值特征标准化/归一化、分箱、交叉特征组合以及时间序列的滞后特征和滑动窗口统计量
待验证50%
10月28日
业界常说的“先标准化、再自动化、后智能化”是递进表达：标准化解决“做什么、按什么规则做”，自动化解决“由系统执行”，智能化解决“系统能处理一定程度的非结构化输入”。
待验证50%
10月19日
Solaiman的立场是：行业需要更多标准化，这是评估体系从“各自为政”走向“可互操作”的必要步骤。
待验证50%
9月21日
若要比较特征相对重要性，应在训练前对特征做标准化（减均值除以标准差）
待验证50%
9月21日
标准化使所有特征均值为0、标准差为1，处于同一量纲下
待验证50%