При работе с данными в области науки о данных и машинного обучения зачастую крайне важно нормализовать или масштабировать данные, чтобы обеспечить точный и надежный анализ. Одним из распространенных методов масштабирования является преобразование данных в диапазон от 0 до 1. В этой статье мы рассмотрим несколько методов достижения такого масштабирования, используя разговорный язык и предоставляя практические примеры кода.

Метод 1: Мин-Макс Масштабирование
Метод Мин-Макс масштабирования изменяет масштаб данных, используя минимальное и максимальное значения признака. Этот метод прост и может быть реализован с помощью следующей формулы:

scaled_value = (value - min_value) / (max_value - min_value)

Метод 2: Стандартизация
Стандартизация, также известная как нормализация z-показателя, преобразует данные так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Он обычно используется, когда данные подчиняются распределению Гаусса. Вот как это можно реализовать:

scaled_value = (value - mean) / standard_deviation

Метод 3: Максимальное абсолютное масштабирование
Метод максимального абсолютного масштабирования масштабирует данные на основе максимального абсолютного значения объекта. Это полезно, когда распределение данных не является гауссовым и когда важно сохранить знак данных. Формула этого метода:

scaled_value = value / max_abs_value

Метод 4. Устойчивое масштабирование
Надежное масштабирование – это метод, который масштабирует данные на основе процентилей, что делает их устойчивыми к выбросам. Это особенно полезно при работе с данными, содержащими экстремальные значения. Формула этого метода:

scaled_value = (value - median) / IQR

Масштабирование данных от 0 до 1 — важный этап предварительной обработки во многих приложениях обработки данных и машинного обучения. В этой статье мы исследовали несколько методов достижения такого масштабирования, включая минимальное и максимальное масштабирование, стандартизацию, максимальное абсолютное масштабирование и устойчивое масштабирование. Используя эти методы, вы можете быть уверены, что ваши данные нормализованы и готовы к точному анализу.