В анализе данных и машинном обучении часто встречаются ситуации, когда значения необходимо сопоставить из одного масштаба в другой. Этот процесс, известный как масштабирование, необходим для обеспечения того, чтобы различные переменные или функции находились в одинаковом масштабе, чтобы избежать систематической ошибки или искажения при анализе данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы масштабирования значений и приведем примеры кода на популярных языках программирования.

Метод 1: линейное преобразование
Один из самых простых методов масштабирования значений — использование линейного преобразования. Этот метод отображает значение из одной шкалы в другую с помощью линейного уравнения. Вот пример на Python:

def linear_transform(value, old_min, old_max, new_min, new_max):
    new_value = ((value - old_min) / (old_max - old_min)) * (new_max - new_min) + new_min
    return new_value
# Example usage
old_min = 0
old_max = 100
new_min = 0
new_max = 1
value = 50
scaled_value = linear_transform(value, old_min, old_max, new_min, new_max)
print(scaled_value)

Метод 2: мин-макс масштабирование
Мин-макс масштабирование — это распространенный метод масштабирования значений до определенного диапазона, обычно от 0 до 1. Вот пример использования Python:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
values = [10, 20, 30, 40, 50]
scaled_values = scaler.fit_transform([[value] for value in values])
print(scaled_values)

Метод 3: Стандартизация (нормализация Z-показателя)
Стандартизация преобразует значения так, чтобы они имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию. Этот метод обычно используется в статистике и алгоритмах машинного обучения. Вот пример на Python:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
values = [10, 20, 30, 40, 50]
scaled_values = scaler.fit_transform([[value] for value in values])
print(scaled_values)

Метод 4. Логарифмическое преобразование
Логическое преобразование полезно для масштабирования значений, имеющих широкий диапазон или искаженных. Он сжимает большие значения и расширяет малые значения. Вот пример использования Python:

import numpy as np
values = [100, 1000, 10000, 100000]
scaled_values = np.log(values)
print(scaled_values)

Метод 5: Преобразование степени
Преобразование степени позволяет масштабировать значения, возводя их в степень. Это может быть полезно для обработки асимметричных распределений. Вот пример использования Python:

import numpy as np
values = [1, 2, 3, 4, 5]
power = 2
scaled_values = np.power(values, power)
print(scaled_values)

Масштабирование значений из одной шкалы в другую — важный этап предварительной обработки и анализа данных. В этой статье мы исследовали различные методы масштабирования значений, включая линейное преобразование, масштабирование минимального и максимального значений, стандартизацию, логарифмическое преобразование и степенное преобразование. Эти методы обеспечивают гибкость преобразования данных в желаемый масштаб в зависимости от конкретных требований. Применяя соответствующие методы масштабирования, вы можете быть уверены, что ваши данные правильно подготовлены для дальнейшего анализа или задач машинного обучения.