normalizálással

A normalizálással (normalizáció) olyan adatok vagy rendszerek jellemzőinek skálázását értjük, amelynek célja az összehasonlíthatóság, a numerikus stabilitás és a hatékonyabb feldolgozás. Ezzel könnyebbé válik a különböző jellemzők összevetése és a gépi tanulási modellek tanítása is.

Általános módszerek közé tartozik a min–max normalizálás, amely az értékeket 0 és 1 közé hozza; a z-score normalizálás (standardizálás), amely az adatoktól vett átlagot és szórást használva 0 körüli centrálást és egységnyi szórást biztosít; továbbá létezik L2-normálás, amelyet vektorokra alkalmazva egység hosszúságúvá teszünk őket; és a robusztus skálázás, amely az IQR-t használja kiugró értékek hatásának csökkentésére.

Alkalmazási területei kiterjednek a gépi tanulásra és a statisztikára, ahol az előfeldolgozás része a jellemzők összehasonlíthatóságának és a modellok gyorsabb konvergenciájának biztosítása; gyakran használják képfeldolgozásban és hangfeldolgozásban is a jellemzők vagy paraméterek standardizálására. Az adatvizualizációban a skálázás segíti a grafikus értelmezést, míg az adatbázis-tervezésben a normalizálás a redundancia és anomáliák csökkentését célozza.

Fontos szempontok közé tartozik a kiválasztott skálázási módszer megfelelő megválasztása az adatok eloszlásának és a felhasználási környezetnek megfelelően, valamint a paraméterek tanuló adatból történő becslése és az új adatokon való következetes alkalmazás. Hiányzó értékek és kiugró adatok kezelése szintén lényeges a helyes normalizálás érdekében.