Normalizzazione

term_id: normalization

Category: basic_concepts

Definition

I metodi comuni includono la scalatura Min-Max e la standardizzazione Z-score. Questo processo garantisce che le caratteristiche con magnitudini maggiori non dominino l’algoritmo di apprendimento, in particolare negli ottimizzatori basati su gradiente.

Summary

La normalizzazione è una tecnica di pre-elaborazione dei dati che scala le caratteristiche numeriche in un intervallo standard, tipicamente tra 0 e 1, per migliorare la convergenza e le prestazioni del modello.

Key Concepts

  • Scalatura Min-Max
  • Standardizzazione Z-Score
  • Scalatura delle Caratteristiche
  • Stabilità della Discesa del Gradiente

Use Cases

  • Pre-elaborazione dei valori dei pixel delle immagini
  • Preparazione di dati tabellari per le reti neurali
  • Miglioramento dell’accuratezza dei modelli di regressione

Code Example

1
2
3
4
5

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
data = np.array([[10], [20], [30]])
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

Related