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1、Z-score，又称标准分数，是一种统计学上的概念，用于描述一个数值相对于整个数据集的平均值的位置。它表示的是原始分数和平均值之间的距离，用标准差来衡量这个距离。Z-score的计算公式如下：
其中：
- X 是原始分数；
- μ 是平均值（均值）；
- σ 是标准差。
2、Z-score的意义在于，它可以将原始分数标准化，即将其转换为一种相对于平均值的相对位置，这样就可以在不同的数据分布之间进行比较。Z-score的值可以是正数、负数或零：
如果Z-score是正数，表示原始分数高于平均值；
如果Z-score是负数，表示原始分数低于平均值；
如果Z-score是零，表示原始分数等于平均值。
3、Z-score的概念在多个领域都有应用，例如：
教育领域：衡量学生的考试成绩相对于整个班级或学校平均水平的相对位置。
金融领域：Altman的Z-score模型使用多个财务指标来预测企业破产的可能性。
统计学和机器学习：在标准化数据时，通过Z-score标准化，将数据转换为具有平均值为0和标准差为1的正态分布，以便于模型训练和计算。
医学领域：世界卫生组织（WHO）提出的Z-score用于评估儿童和青少年的生长发育情况。
4、Z-score标准化是一种常用的数据预处理方法，它有助于数据的标准化，使得数据在不同的分布或条件下可以进行比较。在实施Z-score标准化时，可以采用各种编程语言和工具，例如Python中的scikit-learn库就提供了StandardScaler类来实现这一功能。
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