Veri Ön İşlemede Normalleştirme

Normalleştirme, verileri makine öğrenimi algoritmalarına hazırlamak için kullanılan bir veri ön işleme tekniğidir. Genellikle girdi özelliklerini normalleştirmek için kullanılır, böylece hepsi aynı ölçekte olur ve algoritma daha iyi tahminler yapabilir.

Normalleştirme iki türe ayrılabilir: yeniden ölçeklendirme ve standartlaştırma. Yeniden ölçeklendirmede veriler 0 ile 1 arasında ölçeklendirilir. Verilerin yeni değerleri, her bir özelliğin tüm değerlerine bölünmesiyle hesaplanır. Standartlaştırmada ise veriler, her bir özelliğin ortalamasının kendisinden çıkarılması ve ardından sonucun verilerin standart sapmasına bölünmesiyle ölçeklendirilir.

Normalleştirmenin en yaygın uygulamalarından biri, bir makine öğrenimi algoritmasının hata oranını azaltmaktır. Bu, aykırı değerleri ortadan kaldırarak ve verileri dengeleyerek yapılır. Örneğin, bir veri kümesinde farklı sınıflarda eşit olmayan miktarda veri noktası varsa, normalleştirme farkı azaltabilir ve modelin tüm veri noktalarını doğru bir şekilde sınıflandırmasına izin verebilir.

Normalleştirme, Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi belirli sinir ağı mimarilerinin performansını artırmak için de kullanılır. Normalleştirme, bir sinir ağının girdisini daha tutarlı hale getirebilir ve verilerin yorumlanmasını kolaylaştırabilir.

Normalleştirme, veri görselleştirme alanında da kullanılır. Veriler normalleştirilerek yan yana çizilebilir ve karşılaştırılabilir. Bu, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tespit etmeyi ve daha doğru bir şekilde yorumlamayı kolaylaştırır.

Normalleştirme, birçok makine öğrenimi algoritmasının doğruluğunu artırmaya yardımcı olduğu için veri ön işlemede güçlü bir araçtır. Veri görselleştirme, sinir ağları ve diğer çeşitli makine öğrenimi algoritmaları dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.