Нормализация в предварительной обработке данных

Нормализация - это метод предварительной обработки данных, используемый для подготовки данных для алгоритмов машинного обучения. Она используется для масштабирования данных в диапазоне от 0 до 1. Обычно она используется для нормализации входных признаков, чтобы все они находились на одной шкале и алгоритм мог делать более точные прогнозы.

Нормализация может быть разделена на два типа: перемасштабирование и стандартизация. При изменении масштаба данные масштабируются между 0 и 1. Новые значения данных рассчитываются путем деления каждого признака на все его значения. При стандартизации данные масштабируются путем вычитания среднего значения каждого признака из самого себя, а затем результат делится на стандартное отклонение данных.

Одним из наиболее распространенных применений нормализации является снижение коэффициента ошибок алгоритма машинного обучения. Это достигается путем устранения выбросов и балансировки данных. Например, если набор данных содержит неравное количество точек данных в разных классах, нормализация может уменьшить разницу и позволить модели точно классифицировать все точки данных.

Нормализация также используется для повышения производительности некоторых архитектур нейронных сетей, таких как конволюционные нейронные сети (CNN). Нормализация может сделать входные данные нейронной сети более согласованными и облегчить интерпретацию данных.

Нормализация также используется в области визуализации данных. Нормализация данных позволяет построить график и сравнить их друг с другом. Это облегчает выявление закономерностей и тенденций в данных и позволяет интерпретировать их более точно.

Нормализация - это мощный инструмент предварительной обработки данных, поскольку она помогает повысить точность многих алгоритмов машинного обучения. Она широко используется в различных областях, включая визуализацию данных, нейронные сети и множество других алгоритмов машинного обучения.