Merkmalsnormalisierung

Merkmalsnormalisierung, auch bekannt als Feature Scaling, ist ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt im maschinellen Lernen. Ziel ist es, die numerischen Merkmale (Features) eines Datensatzes auf eine gemeinsame Skala zu bringen. Dies ist notwendig, da viele Algorithmen des maschinellen Lernens, wie zum Beispiel Support Vector Machines, k-Means Clustering oder neuronale Netze, empfindlich auf die Skalierung der Eingabemerkmale reagieren. Merkmale mit größeren Wertebereichen können sonst die Ergebnisse unverhältnismäßig stark beeinflussen.

Es gibt verschiedene Methoden der Merkmalsnormalisierung. Die bekannteste ist die Min-Max-Skalierung, bei der die Werte auf einen Bereich zwischen 0 und 1 oder -1 und 1 skaliert werden. Die Formel hierfür lautet: X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min). Eine weitere gängige Methode ist die Standardisierung (Z-Score-Normalisierung), bei der die Merkmale so transformiert werden, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 aufweisen. Die Formel hierfür ist: X_std = (X - μ) / σ, wobei μ der Mittelwert und σ die Standardabweichung des Merkmals ist.

Die Wahl der Normalisierungsmethode hängt vom spezifischen Algorithmus und den Eigenschaften des Datensatzes ab. Die Merkmalsnormalisierung verbessert oft die Leistung und Konvergenzgeschwindigkeit von maschinellen Lernmodellen. Sie ist ein unverzichtbarer Schritt, um sicherzustellen, dass alle Merkmale fair zu den Modellvorhersagen beitragen.