正規化

term_id: normalization

Category: basic_concepts

Definition

一般的な方法には、Min-MaxスケーリングとZスコア標準化があります。このプロセスにより、特に勾配ベースの最適化において、大きな大きさを持つ特徴量が学習アルゴリズムを支配してしまうのを防ぎます。

Summary

正規化は、数値特徴量を通常0から1の範囲にスケーリングするデータ前処理手法であり、モデルの収束性とパフォーマンスを向上させます。

Key Concepts

  • Min-Maxスケーリング
  • Zスコア標準化
  • 特徴量スケーリング
  • 勾配降下法の安定性

Use Cases

  • 画像ピクセル値の前処理
  • ニューラルネットワーク用の表形式データの準備
  • 回帰モデルの精度向上

Code Example

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

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