Funksjonsskalering

term_id: feature_scaling

Category: basic_concepts

Definition

Funksjonsskalering standardiserer rekkevidden til invariabeler for å forhindre at funksjoner med større størrelsesorden dominerer læringsprosessen. Vanlige metoder inkluderer normalisering (min-maks-skalering) og standardisering (z-score-skalering). Dette er spesielt viktig for algoritmer som er følsomme for skalaen på dataene, som gradientnedstigning-baserte metoder.

Summary

Prosessen med å normalisere rekkevidden til uavhengige variabler eller funksjoner i data for å sikre ensartethet i størrelsesorden.

Key Concepts

  • Normalisering
  • Standardisering
  • Gradientnedstigning
  • Dataforhåndsbehandling

Use Cases

  • Trening av neurale nettverk
  • K-means-klyngedanning
  • Støttevektormaskiner (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