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
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)