Стандартизація

Передобробка для машинного навчання в Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Що таке стандартизація?

 

Стандартизація: перетворення безперервних даних, щоб вони були наближено нормально розподілені

  • Моделі scikit-learn припускають нормальний розподіл даних
  • Ненормальні тренувальні дані можуть вносити зміщення
  • У цьому курсі: лог-нормалізація та масштабування ознак
  • Застосовується до безперервних числових даних
Передобробка для машинного навчання в Python

Коли стандартизувати: лінійні відстані

  • Моделювання у лінійному просторі

 

Приклади:

  • k-Nearest Neighbors (kNN)
  • Лінійна регресія
  • Кластеризація K-Means

Приклад kNN.

Передобробка для машинного навчання в Python

Коли стандартизувати: висока дисперсія

  • Моделювання у лінійному просторі

 

Приклади:

  • k-Nearest Neighbors (kNN)
  • Лінійна регресія
  • Кластеризація K-Means

 

  • Ознаки набору даних мають високу дисперсію

Приклад kNN.

Передобробка для машинного навчання в Python

Коли стандартизувати: різні шкали

 

  • Ознаки на різних шкалах

 

Приклад:

  • Прогнозування ціни будинку за кількістю спалень і ціною останнього продажу

 

  • Припущення лінійності
Передобробка для машинного навчання в Python

Давайте потренуємось!

Передобробка для машинного навчання в Python

Preparing Video For Download...