Normalisatie in machine learning is een cruciale stap bij het voorbereiden van gegevens voor analyse en modellering. Het helpt verschillende functies op een gemeenschappelijke schaal te brengen, wat vooral belangrijk is voor algoritmen die afhankelijk zijn van de afstand tussen gegevenspunten. Zonder normalisatie kunnen sommige kenmerken het leerproces domineren, wat leidt tot scheve resultaten en slechte modelprestaties. In dit artikel zullen we de verschillende aspecten van normalisatie onderzoeken, inclusief de typen, use cases en richtlijnen voor implementatie.
Wat is normalisatie in machine learning?
Normalisatie is een techniek die wordt gebruikt in machine learning om datasetfuncties te transformeren in een uniforme schaal. Dit proces is essentieel wanneer de functies van functies aanzienlijk variëren. Door de gegevens te normaliseren, stellen we machine learning -modellen in staat om effectief en efficiënt te leren van de invoergegevens, waardoor de kwaliteit van voorspellingen uiteindelijk wordt verbeterd.
Soorten normalisatie
Normalisatie omvat verschillende methoden, die elk verschillende doeleinden dienen op basis van de kenmerken van de gegevensset.
Min-max schalen
Min-max schalen is een van de meest voorkomende normalisatiemethoden, die meestal een specifiek bereik herschikken [0, 1].
- Formule:
( text {genormaliseerde waarde} = frac { text {waarde} – text {min}} { text {max} – text {min}} )
- Voordeel:
– Deze techniek zorgt ervoor dat alle functies gelijkelijk bijdragen aan de afstandsberekeningen die worden gebruikt in machine learning -algoritmen.
Standaardisatieschaling
Standaardisatie past daarentegen de gegevens aan door het gemiddelde te centreren naar nul en de variantie naar één te schalen.
- Proces: Het gemiddelde van elke observatie wordt afgetrokken en het resultaat wordt gedeeld door de standaardafwijking.
- Resultaat: Dit proces transformeert de functies in een standaard normale verdeling, waarbij het gemiddelde 0 is en de standaardafwijking 1 is.
Vergelijking tussen normalisatie en standaardisatie
Inzicht in de verschillen tussen normalisatie en standaardisatie is de sleutel om te beslissen welke methode moet worden gebruikt.
Normalisatie versus standaardisatie
- Normalisatie: Brengt meestal gegevens in een gedefinieerd bereik, zoals [0, 1]wat vooral gunstig is voor op afstand gebaseerde modellen.
- Standaardisatie: Omvat het aanpassen van de gegevens om een gemiddelde van nul te hebben en een standaardafwijking van één, nuttig voor algoritmen die een lineaire relatie aannemen, zoals lineaire regressie.
Use cases voor normalisatie
Normalisatie is vooral belangrijk in scenario’s waarbij de schaal van functies de prestaties van machine learning -modellen aanzienlijk kan beïnvloeden.
Algoritmen die profiteren van normalisatie
Veel algoritmen, zoals K-CTE-NEMAND (KNN), vereisen normalisatie omdat ze gevoelig zijn voor de schaal van invoerfuncties.
- Voorbeelden:
Als we bijvoorbeeld functies zoals leeftijd (0-80) en inkomsten (0-80.000) gebruiken, helpt normaliseren het model beide functies met even belang behandelen, wat leidt tot meer nauwkeurige voorspellingen.
Richtlijnen voor toepassing
Weten wanneer normalisatie of standaardisatie moet worden toegepast, kan de effectiviteit van de modelmodel optimaliseren.
Wanneer normalisatie te gebruiken
Normalisatie wordt aanbevolen wanneer de verdeling van de gegevensset onbekend is of als deze niet-Gaussiaans is. Het is met name essentieel voor op afstand gebaseerde algoritmen, zoals KNN of neurale netwerken.
Wanneer standaardisatie te gebruiken
Standaardisatie is goed geschikt voor datasets waarvan wordt verwacht dat ze een Gaussiaanse verdeling volgen of bij het gebruik van modellen die lineariteit aannemen, zoals logistieke regressie of lineaire discriminantanalyse (LDA).
Voorbeeldscenario
Overweeg een dataset met functies zoals leeftijd (0-80 jaar) en inkomsten (0-80.000 dollar) om de impact van functieschaling te illustreren. Zonder normalisatie:
- De inkomensfunctie Kan de schaal domineren, de leeftijd in voorspellingen overschaduwen, wat resulteert in scheve resultaten.
- Door de kenmerken te normaliserenbeide aspecten kunnen gelijk bijdragen, waardoor de nauwkeurigheid van de voorspellingen van het model wordt verbeterd.
Doel van normalisatie
Het primaire doel van normalisatie is om uitdagingen in het leren van het model aan te pakken door ervoor te zorgen dat alle functies op vergelijkbare schalen werken. Dit helpt bij snellere convergentie tijdens optimalisatieprocessen, zoals gradiëntafkomst. Als gevolg hiervan worden machine learning -modellen zowel efficiënter als interpreteerbaarder, waardoor verbeterde prestaties ten opzichte van gevarieerde datasets worden vergemakkelijkt.
