Datanormalisering
Datanormalisering er et kritisk forbehandlingssteg for mange klyngealgoritmer, inkludert K-means. Egenskaper i virkelige datasett har ofte ulike skalaer og enheter. Algoritmer som er avhengige av avstandskalkulasjoner, som K-means, kan bli sterkt påvirket av egenskaper med større skala. Normalisering har som mål å bringe alle egenskaper til en liknende skala, slik at egenskaper med større verdier ikke dominerer klyngeprosessen.
StandardScaler
StandardScaler
standardiserer egenskaper ved å fjerne gjennomsnittet og skalere til enhetsvarians. Den transformerer data slik at de får et gjennomsnitt på 0 og et standardavvik på 1. Dette oppnås ved å trekke fra gjennomsnittet og dele på standardavviket for hver egenskap.
StandardScaler
er effektiv når dataene dine er tilnærmet normalfordelte. Den er mye brukt og ofte en god standard normaliseringsmetode for mange algoritmer.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler
skalerer egenskaper til et spesifikt intervall, vanligvis mellom 0 og 1. Den transformerer data ved å skalere og flytte hver egenskap individuelt slik at den er innenfor det gitte intervallet.
MinMaxScaler
er nyttig når du trenger verdier innenfor et spesifikt intervall, eller når dataene dine ikke er normalfordelte. Den bevarer formen på den opprinnelige fordelingen, bare skalert til det nye intervallet.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
Valg mellom StandardScaler
og MinMaxScaler
avhenger av dataene dine og den spesifikke algoritmen. StandardScaler
foretrekkes ofte for algoritmer som K-means når egenskapene er omtrent normalfordelte. MinMaxScaler
kan være nyttig når du trenger avgrensede verdier eller når dataene ikke er normalfordelte.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Datanormalisering
Sveip for å vise menyen
Datanormalisering er et kritisk forbehandlingssteg for mange klyngealgoritmer, inkludert K-means. Egenskaper i virkelige datasett har ofte ulike skalaer og enheter. Algoritmer som er avhengige av avstandskalkulasjoner, som K-means, kan bli sterkt påvirket av egenskaper med større skala. Normalisering har som mål å bringe alle egenskaper til en liknende skala, slik at egenskaper med større verdier ikke dominerer klyngeprosessen.
StandardScaler
StandardScaler
standardiserer egenskaper ved å fjerne gjennomsnittet og skalere til enhetsvarians. Den transformerer data slik at de får et gjennomsnitt på 0 og et standardavvik på 1. Dette oppnås ved å trekke fra gjennomsnittet og dele på standardavviket for hver egenskap.
StandardScaler
er effektiv når dataene dine er tilnærmet normalfordelte. Den er mye brukt og ofte en god standard normaliseringsmetode for mange algoritmer.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler
skalerer egenskaper til et spesifikt intervall, vanligvis mellom 0 og 1. Den transformerer data ved å skalere og flytte hver egenskap individuelt slik at den er innenfor det gitte intervallet.
MinMaxScaler
er nyttig når du trenger verdier innenfor et spesifikt intervall, eller når dataene dine ikke er normalfordelte. Den bevarer formen på den opprinnelige fordelingen, bare skalert til det nye intervallet.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
Valg mellom StandardScaler
og MinMaxScaler
avhenger av dataene dine og den spesifikke algoritmen. StandardScaler
foretrekkes ofte for algoritmer som K-means når egenskapene er omtrent normalfordelte. MinMaxScaler
kan være nyttig når du trenger avgrensede verdier eller når dataene ikke er normalfordelte.
Takk for tilbakemeldingene dine!