归一化能否完全消除数据偏差的影响？
归一化可以一定程度上避免数据偏差的影响。数据偏差可能会对模型的训练和预测产生负面影响，而归一化可以将数据缩放到相同的范围内，使得不同特征之间的重要性更加平衡，从而提高模型的准确性和稳定性。但是，归一化并不能完全消除数据偏差的影响，因为归一化只是一种数据预处理方法，模型的准确性还取决于其他因素，如特征选择、模型选择等。
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归一化可以一定程度上避免数据偏差的影响。数据偏差可能会对模型的训练和预测产生负面影响，而归一化可以将数据缩放到相同的范围内，使得不同特征之间的重要性更加平衡，从而提高模型的准确性和稳定性。但是，归一化并不能完全消除数据偏差的影响，因为归一化只是一种数据预处理方法，模型的准确性还取决于其他因素，如特征选择、模型选择等。
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