Özellik ölçeklendirme

Özellik ölçeklendirme, bir girdi özelliğindeki değer aralığını normalleştirmek için makine öğreniminde kullanılan bir ön işleme tekniğidir. Tüm girdi değişkenlerinin 0 ile 1 arasında değişen değerlerle benzer bir ölçekte olmasını sağlamak için kullanılan bir veri normalleştirme türüdür. Bu önemli bir adımdır çünkü makine öğrenimi algoritmaları tüm parametreler aynı ölçekte kaldığında daha iyi öğrenme eğilimindedir.

Özellik ölçeklendirme bazen "veri normalleştirme" veya sadece "ölçeklendirme" olarak da adlandırılır. Giriş değerlerini orijinal aralıklarından (örn. 0-255) yeni bir aralığa (örn. 0-1) dönüştürerek çalışır. Bu işlem yükseklik, genişlik, uzunluk gibi özelliklere uygulanır, böylece tüm özellikler eşit öneme sahip olur ve model bunları daha iyi yorumlayabilir.

En yaygın ölçeklendirme yöntemleri min-maks ölçeklendirme veya standardizasyondur (z-skoru). Min-maks ölçeklendirme, tüm değerleri belirli bir aralıkta, genellikle 0-1 arasında olacak şekilde dönüştürür. Min-maks için dönüşüm formülü şöyledir:

X_scaled = (X - Xmin)/(Xmax - Xmin)

Standartlaştırma ise verileri, ortalama sıfır ve standart sapma bir olacak şekilde yeniden ölçeklendirir. Standardizasyon için dönüşüm formülü şöyledir:

X_scaled = (X - μ)/σ

Ölçekleme genellikle bir makine öğrenimi modelinin eğitiminden önce, veri ön işleme aşamasında uygulanır. Bunun nedeni, bazı modellerin özellik ölçeklendirmesine duyarlı olabilmesi ya da özelliklerin belirli bir aralıkta olması için girdi gereksinimlerine sahip olabilmesidir. Ölçekleme aynı zamanda belirli algoritmaların daha verimli bir şekilde öğrenmelerini sağlayarak performanslarını artırmaya yardımcı olabilir.

Girdilere özellik ölçeklendirmesi uygulanmadığında, belirli makine öğrenimi algoritmaları doğru çalışmayabilir. Örneğin, k-En Yakın Komşular'da veri kümesindeki her örnek için bir mesafe hesaplanır ve mesafelere dayandığı için tüm veri kümesinin benzer bir ölçekte kalması gerekir. Bu, ölçekteki bir farklılığın farklı örneklerin farklı şekilde ele alınmasına neden olacağı ve istenmeyen sonuçlara yol açacağı anlamına gelir.

Sonuç olarak, özellik ölçeklendirme, tüm parametrelerin benzer bir ölçekte kalmasını sağlamak için makine öğreniminde kullanılan önemli bir ön işleme tekniğidir. Bir girdi özelliğinin değer aralığını yeni bir değer aralığına dönüştürerek çalışır, bu da bazı algoritmaların performansını artırabilir ve diğerlerinin düzgün çalışmasını engelleyebilir.