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
Die Wahl der Normalisierungsmethode hängt vom spezifischen Algorithmus und den Eigenschaften des Datensatzes ab. Die Merkmalsnormalisierung