Özellik Ölçeklendirme

term_id: feature_scaling

Category: basic_concepts

Definition

Özellik ölçeklendirme, daha büyük büyüklüklere sahip özelliklerin öğrenme sürecini baskın hale getirmesini önlemek için girdi değişkenlerinin aralığını standartlaştırır. Yaygın yöntemler arasında normalleştirme (min-maks ölçeklendirme) ve

Summary

Bağımsız değişkenlerin veya verilerin özelliklerinin aralığını normalize ederek büyüklükte tutarlılık sağlamak süreci.

Key Concepts

  • Normalizasyon
  • Standartlaştırma
  • Gradyan inişi
  • Veri önişleme

Use Cases

  • Sinir ağlarının eğitimi
  • K-means kümeleme
  • Destek Vektör Makineleri (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)

İlgili