Die Normalisierung im maschinellen Lernen ist ein entscheidender Schritt bei der Erstellung von Daten zur Analyse und Modellierung. Es hilft, unterschiedliche Merkmale in eine gemeinsame Skala zu bringen, was für Algorithmen, die auf den Abstand zwischen Datenpunkten beruhen, besonders wichtig ist. Ohne Normalisierung können einige Merkmale den Lernprozess dominieren und zu verzerrten Ergebnissen und einer schlechten Modellleistung führen. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Aspekte der Normalisierung untersuchen, einschließlich ihrer Typen, Anwendungsfälle und Richtlinien für die Implementierung.
Was ist Normalisierung im maschinellen Lernen?
Normalisierung ist eine Technik, die im maschinellen Lernen verwendet wird, um Datensatzmerkmale in eine einheitliche Skala zu verwandeln. Dieser Prozess ist wesentlich, wenn die Merkmalsbereiche erheblich variieren. Durch die Normalisierung der Daten ermöglichen wir maschinelles Lernmodellen, um effektiv und effizient aus den Eingabedaten zu lernen, wodurch die Qualität der Vorhersagen letztendlich verbessert wird.
Arten der Normalisierung
Die Normalisierung beinhaltet verschiedene Methoden, die jeweils unterschiedliche Zwecke dienen, die auf den Eigenschaften des Datensatzes basieren.
Min-Max-Skalierung
Min-Max-Skalierung ist eine der häufigsten Normalisierungsmethoden, die normalerweise in einem bestimmten Bereich umschließt, normalerweise [0, 1].
- Formel:
( text {normalisierter Wert} = frac { text {value} – text {min}} { text {max} – text {min}} )
- Nutzen:
– Diese Technik stellt sicher, dass alle Merkmale gleichermaßen zu den in maschinellen Lernalgorithmen verwendeten Entfernungsberechnungen beitragen.
Standardisierungsskalierung
Die Standardisierung dagegen passt die Daten an, indem sie den Mittelwert auf Null zentriert und die Varianz auf eins skaliert.
- Verfahren: Der Mittelwert jeder Beobachtung wird subtrahiert und das Ergebnis durch die Standardabweichung geteilt.
- Ergebnis: Dieser Prozess verwandelt die Merkmale in eine Standardnormalverteilung, wobei der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 beträgt.
Vergleich zwischen Normalisierung und Standardisierung
Das Verständnis der Unterschiede zwischen Normalisierung und Standardisierung ist der Schlüssel zur Entscheidung, welche Methode verwendet werden soll.
Normalisierung vs. Standardisierung
- Normalisierung: Bringt Daten in der Regel in einen definierten Bereich, wie [0, 1]was besonders vorteilhaft für entfernte Modelle ist.
- Standardisierung: Beinhaltet die Anpassung der Daten so, dass ein Mittelwert von Null und eine Standardabweichung von einem ist, die für Algorithmen nützlich ist, die eine lineare Beziehung wie lineare Regression annehmen.
Anwendungsfälle für die Normalisierung
Die Normalisierung ist besonders wichtig in Szenarien, in denen sich das Ausmaß der Merkmale auf die Leistung von maschinellen Lernmodellen auswirken kann.
Algorithmen profitieren von der Normalisierung
Viele Algorithmen wie K-Nearest Neighbor (KNN) erfordern eine Normalisierung, da sie gegenüber der Skala der Eingangsmerkmale empfindlich sind.
- Beispiele:
Wenn wir beispielsweise Funktionen wie Alter (0-80) und Einkommen (0-80.000) verwenden, hilft die Normalisierung des Modells beide Merkmale mit gleicher Bedeutung, was zu genaueren Vorhersagen führt.
Richtlinien für die Bewerbung
Wenn Sie wissen, wann die Normalisierung oder Standardisierung angewendet werden soll, kann die Modelleffektivität optimiert werden.
Wann ist die Normalisierung zu verwenden
Die Normalisierung wird empfohlen, wenn die Verteilung des Datensatzes unbekannt ist oder wenn sie nicht gaußisch ist. Es ist besonders wichtig für entfernte Algorithmen wie KNN oder neuronale Netze.
Wann ist Standardisierung zu verwenden
Die Standardisierung ist für Datensätze gut geeignet, von denen erwartet wird, dass sie einer Gaußschen Verteilung folgen oder Modelle anwenden, die eine Linearität annehmen, wie z. B. logistische Regression oder lineare Diskriminanzanalyse (LDA).
Beispielszenario
Um die Auswirkungen der Feature-Skalierung zu veranschaulichen, betrachten Sie einen Datensatz mit Funktionen wie Alter (0-80 Jahren) und Einkommen (0-80.000 Dollar). Ohne Normalisierung:
- Das Einkommensfunktion kann die Skala dominieren und das Alter in Vorhersagen überschatten, was zu verzerrten Ergebnissen führt.
- Durch die Normalisierung der MerkmaleBeide Aspekte können gleichermaßen beitragen und die Genauigkeit der Vorhersagen des Modells verbessern.
Zweck der Normalisierung
Der Hauptzweck der Normalisierung besteht darin, die Herausforderungen beim Modelllernen zu bewältigen, indem sichergestellt wird, dass alle Merkmale auf ähnlichen Skalen arbeiten. Dies hilft schnellere Konvergenz während der Optimierungsprozesse, wie z. B. Gradientenabstieg. Infolgedessen werden maschinelle Lernmodelle sowohl effizienter als auch interpretierbarer und erleichtern eine verbesserte Leistung über verschiedene Datensätze.
