기능 스케일링은 많은 기계 학습 알고리즘에서 중요한 사전 처리 단계이며 특히 감독되지 않은 학습에서. Proper 스케일링은 분석과 동일하게 기여하고 클러스터링 및 치수 감소와 같은 알고리즘의 성능을 향상시킵니다.

왜 특징 스칼링 매트

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

일반 스케일링 기술

  • Min-Max Scaling: 고정 범위에 대한 변형 기능, 보통 [0, 1].
  • Standardization: Centers는 1의 표준 편차와 함께 의미를 나타냅니다.
  • Robust Scaling:는 미디어 및 인터쿼티 범위를 사용하여 아웃리에 영향을 줄 수 있습니다.

Scaling을 위한 모범 사례

데이터 유출을 방지하기 위해 교육 및 테스트 세트로 데이터를 분할 한 후 스케일링 기술을 적용하십시오. 교육 데이터에 대한 스케일러를 적합 한 다음 교육 및 테스트 데이터를 변환합니다. 이 접근법은 평가 프로세스의 무결성을 유지합니다.