Data Normalization and scaling are Essential preprocessing steps in machine learning. 그들은 학습 과정에 똑같이 기여하는 기능을 보장함으로써 모델 성능을 향상 돕는다. 이 기술의 Proper 응용 프로그램은 더 정확하고 안정적인 모델로 이어질 수 있습니다.

Data Normalization 및 Scaling에 대한 이해

Data Normalization은 값의 범위에서 차이를 찡그림 없이 공통적으로 스케일에 데이터를 조정합니다. 일반적으로 스케일링은 특정 범위 또는 배포 내에서 적합하도록 기능을 변형합니다. 두 기법 모두 비교할 수 있으며 알고리즘의 효율성을 개선하는 것을 목표로합니다.

일반 기술

  • Min-Max Scaling: 고정 범위에 대한 변형 기능, 일반적으로 0에서 1.
  • Standardization: 1의 표준 편차와 함께 의미하는 센터 데이터
  • Robust Scaling:는 미디어 및 간수성 범위를 사용하여, outliers에 효과적입니다.

가장 좋은 연습

데이터 유출을 방지하기 위해 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할 한 후 정상적인화 및 스케일링을 적용하십시오. 알고리즘 및 데이터 배포에 기반한 기술을 선택하십시오. 예를 들어, 나무 기반 모델은 종종 사기가 필요하지 않으며 SVM 및 k-NN과 같은 알고리즘이 크게 혜택을 누릴 수 있습니다.