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डेटा सामान्यीकरण और स्केलिंग मशीन लर्निंग में आवश्यक प्रीप्रोसेसिंग चरण हैं। वे यह सुनिश्चित करके मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने में मदद करते हैं कि सुविधाएँ सीखने की प्रक्रिया के समान रूप से योगदान दें। इन तकनीकों के उचित अनुप्रयोग से अधिक सटीक और स्थिर मॉडल हो सकते हैं।
डेटा सामान्यीकरण और स्केलिंग को समझना
डेटा सामान्यीकरण डेटा को मानों की सीमाओं में अंतर को विकृत किए बिना एक सामान्य पैमाने पर समायोजित करता है। स्केलिंग में आम तौर पर एक विशिष्ट श्रेणी या वितरण के भीतर फिट करने के लिए सुविधाओं को बदलने में शामिल होता है। दोनों तकनीकों का उद्देश्य सुविधाओं को तुलनात्मक बनाना और एल्गोरिदम की दक्षता में सुधार करना है।
सामान्य तकनीक
- न्यूनतम मैक्स स्केलिंग: एक निश्चित सीमा में बदलाव, आमतौर पर 0 से 1
- ]Standardization: सेंटरों के आंकड़े के बारे में 1 के मानक विचलन के साथ इस बीच है।
- Robust Scaling: बाहरी लोगों के साथ प्रभावी, औसत और अंतर रेंज का उपयोग करता है।
सर्वश्रेष्ठ अभ्यास
डेटा रिसाव को रोकने के लिए प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में डेटा को विभाजित करने के बाद सामान्यीकरण और स्केलिंग लागू करें। एल्गोरिदम और डेटा वितरण के आधार पर तकनीक का चयन करें। उदाहरण के लिए, पेड़ आधारित मॉडल को अक्सर स्केलिंग की आवश्यकता नहीं होती है, जबकि SVM और K-NNN जैसे एल्गोरिदम इसके काफी लाभ से लाभान्वित होते हैं।