مقیاس پذیری ویژگی یک گام مهم در آماده سازی داده ها برای الگوریتم های یادگیری ماشین است، شامل تنظیم طیف وسیعی از ارزش های ویژگی برای بهبود عملکرد مدل و سرعت همگرایی است. درک پایه های ریاضی کمک می کند تا تکنیک های مناسب برای مجموعه داده های مختلف را انتخاب کنید.

بنیادهای ریاضی مقیاس پذیری

روش های مقیاس پذیری ویژگی بر اساس تحولات ریاضی است که توزیع داده ها را تغییر می دهد. تکنیک های مشترک شامل عادی سازی و استاندارد سازی ویژگی های به یک محدوده خاص، به طور معمول [0، 1]، با استفاده از فرمول:

ارزش عادی = (x-Min) / (حداکثر - min)

استاندارد سازی داده ها را به یک معنی از 0 و یک انحراف استاندارد از 1 تبدیل می کند:

[[ویرایش] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

تکنیک های عملی برای مقیاس سازی ویژگی

پیاده سازی مقیاس ویژگی شامل انتخاب روش مناسب بر اساس داده ها و الگوریتم است.برای مثال الگوریتم هایی مانند k-نزدیک ترین همسایگان و شبکه های عصبی از عادی سازی بهره مند می شوند، در حالی که رگرسیون خطی و بازگشتی خطی اغلب از استاندارد سازی استفاده می کنند.

تکنیک های مشترک شامل:

  • مینی مکس اسکالینگ
  • استاندارد Z-Score Standard
  • افزایش سرعت
  • MaxAbs Scaling

مهم است که پارامترهای مقیاس پذیری را در داده های آموزشی قرار دهید و همان تحول را در داده های تست اعمال کنید تا از نشت داده جلوگیری شود.