Публикации по теме 'feature-scaling'
«Масштабирование функций: раскрытие возможностей нормализации — Часть 2»
В первой части блога я углубился в мир «Разработки функций», исследуя его различные методы и сосредоточив внимание на важности «Стандартизации» как метода масштабирования функций. Теперь в этом блоге я рад представить еще одну жизненно важную технику масштабирования функций: «Нормализация».
Вот ссылка на часть I-
‹a href=" https://example.com/feature-engineering-blog ' target=»_blank»›Понимание разработки функций‹/a›
Темы, которые будут освещены в этом блоге:-
Нормализация..
Масштабирование функций в машинном обучении
В интеллектуальном анализе данных после извлечения и очистки данных все еще есть некоторые проблемы с данными, которые создают множество проблем во время реализации алгоритма машинного обучения или для прогнозирования вывода. Одна из них разница между значениями признаков данных. Например, если мы возьмем набор данных о недвижимости, чтобы предсказать цену дома, используя площадь и количество спален.
Здесь мы можем сказать, существует большая разница между значениями функций,..
Размерный анализ в машинном обучении
"Машинное обучение"
Размерный анализ в машинном обучении
Нельзя добавлять яблоки и апельсины. Размерный анализ важен в машинном обучении
Введение
Анализ размеров - это метод, используемый в физике для обеспечения согласованности уравнения. Например, предположим, что у нас есть уравнение в виде
Где x - это расстояние ( футы или метры ), а t - время ( секунды ). Чтобы это уравнение было согласованным, A должен иметь единицы измерения расстояния ( метр ), а B..
Масштабирование функций
Feature Scaling — это метод предварительной обработки данных. Под предварительной обработкой мы подразумеваем преобразования, которые применяются к данным до того, как они будут переданы в какой-либо алгоритм для некоторой обработки. Что такое масштабирование функций? Масштабирование функций — это метод, при котором мы стандартизируем диапазон всех независимых функций набора данных. Его также называют нормализацией. Как правило, когда мы получаем необработанные данные, все значения..
Нормализация против стандартизации
Узнать разницу между обоими и понять, когда их использовать?
Масштабирование функций
Необработанные данные могут содержать различные атрибуты, которые не находятся в одном масштабе. Например, различные количества, такие как доллары, килограммы и объем продаж. Многие методы машинного обучения более эффективны, если атрибуты данных имеют одинаковый масштаб. Двумя популярными методами масштабирования объектов являются нормализация и стандартизация . Масштабирование признаков —..
Масштабирование функций: - Нормализация, стандартизация и масштабирование!
Когда ваши данные состоят из атрибутов с разным масштабом, многие алгоритмы машинного обучения могут выиграть от изменения масштаба атрибутов, чтобы все они имели одинаковый масштаб. Часто это называется нормализацией, и атрибуты часто масштабируются в диапазоне от 0 до 1.
Это метод стандартизации независимых переменных, представленных в фиксированном диапазоне, чтобы привести все значения к одинаковым величинам. Обычно выполняется на этапе предварительной обработки данных, а также..
Как предотвратить утечку данных?
Утечка данных в машинном обучении — это очень плохо, поэтому, прежде чем разбираться, как предотвратить, давайте посмотрим, почему это происходит.
Предварительная обработка данных — это первый и решающий шаг в машинном обучении. Это следующие этапы:
Сбор данных. Выявление недостающих данных и обработка их. Кодирование категорийных данных, если они есть. Разделение данных на наборы данных для обучения и тестирования. Масштабирование функций.
Поэтому масштабирование функций..
