Масштабирование числовых данных: наглядное руководство с примерами кода для начинающих

Предобработка данных: Масштабирование числовых данных Понимание масштабирования: - Масштабирует числовые признаки, чтобы сделать их сравнимыми и улучшить производительность модели. - Полезно для признаков с широким диапазоном, разными единицами измерения или значительными величинами. Методы масштабирования: Масштабирование Min-Max: - Преобразует значения в фиксированный диапазон (например, 0-1), чтобы ограничить признаки или сохранить отношения. Стандартное масштабирование: - Центрирует данные вокруг среднего значения 0 и масштабирует до стандартного отклонения 1, чтобы стандартизировать признаки. Робастное масштабирование: - Использует медиану и межквартильный размах, чтобы обработать выбросы и сохранить порядок данных. Логарифмическое преобразование: - Сжимает большие значения, применяя логарифмическую функцию к правосторонне-асимметричным данным. Преобразование Бокса-Кокса: - Оптимизирует степенное преобразование, чтобы нормализовать распределение признаков. Примеры применения: - Масштабирование Min-Max использовалось для температуры с естественным диапазоном. - Стандартное масштабирование использовалось для скорости ветра с нормальным распределением. - Робастное масштабирование использовалось для влажности, чтобы смягчить влияние выбросов. - Логарифмическое преобразование использовалось для счета гольфистов с правосторонне-асимметричным распределением. - Преобразование Бокса-Кокса использовалось для скорости зеленого поля, чтобы приблизить нормальное распределение. Заключение: Масштабирование является важным шагом в подготовке числовых данных для машинного обучения. Выбирая подходящий метод масштабирования на основе характеристик данных, мы улучшаем точность и надежность модели.