Warum Die Daten Skalieren?
Nachdem fehlende Werte behandelt und kategoriale Merkmale codiert wurden, ist der Datensatz frei von Problemen, die zu Fehlern im Modell führen könnten. Es bleibt jedoch eine weitere Herausforderung: unterschiedliche Merkmals-Skalen.
Dieses Problem führt zwar nicht zu Fehlern, wenn Sie die aktuellen Daten dem Modell zuführen, kann jedoch einige ML-Modelle erheblich beeinträchtigen.
Betrachten Sie ein Beispiel, bei dem ein Merkmal 'age' ist, das von 18 bis 50 reicht, und das zweite Merkmal 'income', das von $25,000 bis $500,000 reicht. Es ist offensichtlich, dass ein Unterschied von zehn Jahren beim Alter bedeutender ist als ein Unterschied von zehn Dollar beim Einkommen.
Einige Modelle, wie zum Beispiel k-NN (das wir in diesem Kurs verwenden werden), könnten diese Unterschiede jedoch als gleich wichtig behandeln. Infolgedessen hat die Spalte 'income' einen wesentlich größeren Einfluss auf das Modell. Daher ist es entscheidend, dass die Merkmale für k-NN ungefähr den gleichen Wertebereich haben, damit das Modell effektiv funktioniert.
Andere Modelle sind möglicherweise weniger stark von unterschiedlichen Skalen betroffen, aber das Skalieren der Daten kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich steigern. Aus diesem Grund ist das Skalieren der Daten häufig der letzte Schritt in der Vorverarbeitung.
Wie oben erwähnt, ist die Skalierung der Daten in der Regel der letzte Schritt der Vorverarbeitungsphase. Das liegt daran, dass nachträgliche Änderungen an den Merkmalen nach der Skalierung dazu führen können, dass die Daten nicht mehr skaliert sind.
Im nächsten Kapitel werden die drei am häufigsten verwendeten Transformer zur Datenskalierung behandelt. Diese sind StandardScaler, MinMaxScaler und MaxAbsScaler.
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What are the main differences between StandardScaler, MinMaxScaler, and MaxAbsScaler?
Why does k-NN require features to be on the same scale?
Can you explain how scaling improves processing speed in machine learning models?
Awesome!
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Dieses Problem führt zwar nicht zu Fehlern, wenn Sie die aktuellen Daten dem Modell zuführen, kann jedoch einige ML-Modelle erheblich beeinträchtigen.
Betrachten Sie ein Beispiel, bei dem ein Merkmal 'age' ist, das von 18 bis 50 reicht, und das zweite Merkmal 'income', das von $25,000 bis $500,000 reicht. Es ist offensichtlich, dass ein Unterschied von zehn Jahren beim Alter bedeutender ist als ein Unterschied von zehn Dollar beim Einkommen.
Einige Modelle, wie zum Beispiel k-NN (das wir in diesem Kurs verwenden werden), könnten diese Unterschiede jedoch als gleich wichtig behandeln. Infolgedessen hat die Spalte 'income' einen wesentlich größeren Einfluss auf das Modell. Daher ist es entscheidend, dass die Merkmale für k-NN ungefähr den gleichen Wertebereich haben, damit das Modell effektiv funktioniert.
Andere Modelle sind möglicherweise weniger stark von unterschiedlichen Skalen betroffen, aber das Skalieren der Daten kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich steigern. Aus diesem Grund ist das Skalieren der Daten häufig der letzte Schritt in der Vorverarbeitung.
Wie oben erwähnt, ist die Skalierung der Daten in der Regel der letzte Schritt der Vorverarbeitungsphase. Das liegt daran, dass nachträgliche Änderungen an den Merkmalen nach der Skalierung dazu führen können, dass die Daten nicht mehr skaliert sind.
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