数据处理中为何基于树的方法：GBDT，bagging、boosting，不需要进行特征归一化？
在数据转换中，（数据变换即对数据进行规范化处理，以便于后续的信息挖掘。常见的数据变换包括：特征二值化、特征归一化、连续特征变化，定性特征哑编码等。）
使用方法特征归一化方法，主要包括：总和标准化、标准差标准化、极大值标准化、极差标准化。
在进行基于树的方法时，GBDT，bagging、boosting，为何不需要进行特征归一化？
文章！！首发于我的博客Stray_Camel(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ。
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