Нормализация — это этап предварительной обработки, обычно используемый в машинном обучении и анализе данных. Это относится к масштабированию входных переменных в определенном диапазоне, обычно от 0 до 1. Нормализация важна, поскольку она может помочь повысить производительность моделей машинного обучения, обеспечивая более сбалансированный масштаб для всех входных переменных.
Несколько различных методов нормализации данных включают нормализацию минимума и максимума, нормализацию z-показателя и десятичное масштабирование.
Миномаксная нормализация, также известная как миномаксное масштабирование, масштабирует данные между заданным минимальным и максимальным значением, обычно от 0 до 1. Это делается путем вычитания минимального значения из каждой точки данных и деления результата на диапазон данные (максимальное значение минус минимальное значение). Формула для нормализации мин-макс выглядит следующим образом:
X’ = (X — Xmin) / (Xmax — Xmin)
Где X — исходное значение, Xmin — минимальное значение в наборе данных, Xmax — максимальное значение в наборе данных, а X’ — нормализованное значение.
Нормализация Z-оценки, также известная как стандартизация, масштабирует данные на основе среднего значения и стандартного отклонения набора данных. Этот метод центрирует данные вокруг среднего значения со стандартным отклонением, равным 1. Формула для нормализации z-показателя выглядит следующим образом:
X’ = (X — μ) / σ
Где X — исходное значение, μ — среднее значение набора данных, σ — стандартное отклонение набора данных, а X’ — нормализованное значение.
Десятичная нормализация масштабирования масштабирует данные, перемещая десятичную точку на определенное количество разрядов влево или вправо. Этот метод полезен для наборов данных с большими значениями, которые распределены неравномерно.
Нормализация обычно применяется к числовым данным, но также может применяться к категориальным данным путем кодирования категорий как числовых значений.
Помимо повышения производительности моделей машинного обучения, нормализация также может упростить сравнение различных наборов данных и выявление закономерностей и тенденций. Это также может помочь уменьшить влияние выбросов, которые представляют собой точки данных, значительно отличающиеся от остального набора данных.
В целом нормализация — важный шаг в процессе машинного обучения, который может помочь повысить точность и эффективность моделей. Важно тщательно продумать подходящий метод нормализации для данного набора данных, поскольку разные методы могут по-разному влиять на данные.
