Mahalagang hakbang ang features caling sa paghahanda ng datos para sa pag-aaral ng makina ng algorithms. Kinasasangkutan ito ng pag-aangkop ng saklaw ng mga halaga upang mapabuti ang pag-aayos at pag-iisa ng modelo at bilis ng pag-iisa. ang pag-unawa sa mga pundasyong matematikal ay tumutulong sa pagpili ng mga angkop na pamamaraan para sa iba't ibang datasets.
Mahuhusay na Pundasyon ng Pag - aalaga
Ang mga pamamaraang pang-uring sekswal ay batay sa mga transpormasyong matematikal na nagbabago sa distribusyon ng datos. ang mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng normalisasyon at komputasyon. ang komputasyong normal ay nagreresulta sa mga katangiang pang-ekonomiya sa isang espesipikong saklaw, karaniwan ay [0, 1], gamit ang pormula:
Nomamalisadong halaga = (x - mi) / (max - mi)[[
Ang komputasyon ay binabago ang data upang magkaroon ng isang mean ng 0 at isang pamantayang paglihis ng 1, na gumagamit ng:
Ang nakatayong halaga = (x - ⁇ ) / ⁇ ]
Praktikal na mga Pamamaraan sa Pag - aanak
Ang pag-iisyu ng tampok na sekswal na pag-iimbestiga ay kinasasangkutan ng pagpili ng tamang pamamaraan batay sa datos at algorithm. halimbawa, ang mga algorithm tulad ng k-malapit na kapitbahayan at neural network ay nakikinabang mula sa normalisasyon, habang ang linear regresyon at logistic regression ay kadalasang gumagamit ng komputasyon.
Kabilang sa karaniwang mga pamamaraan ang:
- Pag - aalis ng Min-Max
- Pamantayang Z-Score
- Pag - aalis ng Robust
- Pag - aalis ng MaxAb
Mahalagang iangkop ang mga naka-scaling parameter sa mga datos ng pagsasanay at i-play ang parehong pagbabago sa test data upang maiwasan ang pag-screase ng datos.