Skala Fitur

term_id: feature_scaling

Category: basic_concepts

Definition

Skala fitur menstandarkan rentang variabel masukan untuk mencegah fitur dengan besaran lebih besar mendominasi proses pembelajaran. Metode umum termasuk normalisasi (skala min-maks) dan standarisasi (skala Z), yang membantu algoritma konvergensi lebih cepat dan stabil.

Summary

Proses menormalisasi rentang variabel independen atau fitur data untuk memastikan keseragaman dalam besaran.

Key Concepts

  • Normalisasi
  • Standarisasi
  • Descent Gradien
  • Pra-pemrosesan Data

Use Cases

  • Pelatihan jaringan saraf tiruan
  • Klasterisasi K-means
  • Mesin Vektor Dukungan (SVM)

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)

Related