Масштабирование признаков

term_id: feature_scaling

Category: basic_concepts

Definition

Масштабирование признаков стандартизирует диапазон входных переменных, предотвращая доминирование в процессе обучения признаков с большими значениями. Распространенные методы включают нормализацию (масштабирование min-max) и стандартизацию…

Summary

Процесс нормализации диапазона независимых переменных или признаков данных для обеспечения единообразия их масштаба.

Key Concepts

  • Нормализация
  • Стандартизация
  • Градиентный спуск
  • Предобработка данных

Use Cases

  • Обучение нейронных сетей
  • Кластеризация K-средних
  • Метод опорных векторов (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)

Связанные