Стандартизация данных — обычная практика в науке о данных и машинном обучении. Что это на самом деле означает и почему это полезно?

Стандартизация набора данных означает преобразование данных таким образом, чтобы они имели среднее значение, равное 0, и стандартное отклонение, равное 1. Обычно это делается путем вычитания среднего значения каждой точки данных и деления на стандартное отклонение.

Визуально это означает преобразование набора данных следующим образом:

К такому:

Давайте рассмотрим некоторые преимущества стандартизации:

Нормализация позволяет более точно сравнивать точки данных. Если две точки данных находятся в разных масштабах, может быть трудно сказать, действительно ли они отличаются друг от друга или разница просто связана с масштабом. Нормализация данных устраняет эту проблему.

Еще одна причина, по которой стандартизация важна, заключается в том, что она может помочь повысить производительность алгоритмов машинного обучения. Многие алгоритмы машинного обучения основаны на градиентном спуске, требующем, чтобы все функции были в одинаковом масштабе для правильной работы. Если функции не стандартизированы, алгоритму может быть трудно сходиться к решению.

Наконец, стандартизация также может помочь уменьшить количество шума в данных. Если в данных много выбросов, они могут оказать существенное влияние на результаты любого выполняемого анализа. Стандартизация данных может помочь отфильтровать часть шума и сделать результаты более надежными.

Мы надеемся, что эта статья дала вам некоторое представление о популярной концепции стандартизации наборов данных в науке о данных и ее многочисленных преимуществах.

Посмотрите этот пост на Art Of Code:

Кредит изображения: