Масштабирование данных 101: Стандартизация и объяснение минимального и максимального масштабирования
• Масштабирование - процесс приближения всех объектов к аналогичному диапазону или масштабу. • Масштабирование важно для равномерного влияния функций на модель и повышения производительности. • Масштабирование должно осуществляться после очистки данных и разделения на обучение и тестирование. • Масштабируются только числовые объекты, категориальные объекты передаются в модель с помощью методов кодирования. • Существуют два популярных метода масштабирования: стандартное масштабирование (StandardScaler) и минимальное-максимальное масштабирование (MinMaxScaler). • RobustScaler - альтернатива StandardScaler и MinMaxScaler, удаляет медиану и использует межквартильный диапазон для масштабирования. • Важно изучить данные, проверить распределение и выявить отклонения от нормы перед масштабированием.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
