Scalarea caracteristicilor

term_id: feature_scaling

Category: basic_concepts

Definition

Scalarea caracteristicilor standardizează intervalul variabilelor de intrare pentru a preveni ca caracteristicile cu magnitudini mai mari să domine procesul de învățare. Metodele comune includ normalizarea (scalarea min-max) și standardizarea (transformarea Z-score), asigurând astfel o convergență mai rapidă și stabilă a algoritmilor de optimizare.

Summary

Procesul de normalizare a intervalului variabilelor independente sau al caracteristicilor datelor pentru a asigura uniformitatea magnitudinii.

Key Concepts

  • Normalizare
  • Standardizare
  • Descendentul gradientului
  • Prelucrarea preliminară a datelor

Use Cases

  • Antrenarea rețelelor neuronale
  • Clusterizarea K-means
  • Mașinile de Vectori de Sprijin (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