Veri normalizasyonu? Veri madenciliğinde oldukça önemlidir. Özellikleri standart hale getirmeye yardımcı olur. Makine öğrenimi algoritmalarının daha iyi çalışmasını sağlar. İnsanların kullandığı birkaç ana yöntem vardır.

Min-Max Ölçekleme bir yöntemdir. Verileri sabit bir aralığa sıkıştırır. Genellikle 0 ile 1 arasındadır. İlişkileri korur. Harika bir numara.

Z-Puan Standartlaştırması bir diğeri. Şık bir isim, değil mi? Aritmetik ortalamalar ve sapmalar ile ilgili. Normal dağılımlar için iyi olduğunu düşünüyorum.

Log Dönüşümü. Bu, çarpık veriler içindir. Daha normal görünmesini sağlar. Geniş aralıklar veya üstel şeyler için faydalıdır.

Güçlü Ölçekleme. Kulağa zor geliyor. Biraz öyle. Ortalamalar ve çeyrekler kullanıyor. Aykırı değerlerden kolayca etkilenmiyor.

Bu teknikler mi? Veri madenciliğinde her yerde kullanılıyorlar. Algoritmalar normalleştirilmiş veriyi sever. Sinir ağları, k-en yakın komşular - bunu çok severler.

Ancak bu sadece performansla ilgili değil. Normalize edilmiş veriler daha anlaşılırdır. Özellikleri karşılaştırmak daha basittir. Model katsayıları daha anlamlı hale gelir.

Daha hızlı yakınsama ile ilgili de bir şey var. Görünüşe göre gradyan inişi daha iyi çalışıyor. Eğitim daha stabil hale geliyor.

Ve karışık verileriniz olduğunda ne olur? Farklı ölçekler, farklı birimler? Normalizasyon hepsini bir araya getirir. Karşılaştırmaları adil hale getirir.

Yani, veri madencileri bu teknikleri kullanır. Veri setlerini hazırlarlar. Modeller daha iyi performans gösterir. İçgörüler daha güvenilir hale gelir. Hepsi oyunun bir parçası.