skaalausmenetelmistä

Skaalausmenetelmät, suomeksi skaalausmenetelmät, viittaavat joukkoon tekniikoita, joita käytetään datan tai parametrien muuntamiseen tietylle välille tai jakautumalle. Tämä on yleinen esikäsittelyvaihe monissa koneoppimisen ja data-analyysin algoritmeissa. Skaalaus on tärkeää, koska monet algoritmit ovat herkkiä syötteen arvojen suuruudelle. Jos erikokoisia ominaisuuksia ei skaalata, suuremman arvovälin omaavat ominaisuudet voivat dominoida prosessia, mikä voi johtaa huonompaan suorituskykyyn tai epätarkkoihin tuloksiin.

Yleisimpiä skaalausmenetelmiä ovat normalisointi ja standardointi. Normalisoinnissa, jota kutsutaan myös min-max-skaalaukseksi, data muunnetaan tyypillisesti välille 0 ja 1. Kaava tälle on (x - min(x)) / (max(x) - min(x)), missä x on alkuperäinen arvo, min(x) on pienin arvo ja max(x) on suurin arvo joukossa. Standardointi puolestaan muuntaa datan siten, että sen keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1. Kaava on (x - keskiarvo(x)) / keskihajonta(x). Standardointi on usein suositeltavaa, kun datalla on epätavallinen jakauma tai kun algoritmi olettaa datan noudattavan Gaussin jakaumaa.

Muita skaalausmenetelmiä ovat esimerkiksi robusti skaalaus, joka käyttää mediaania ja kvartiileja, mikä tekee siitä vähemmän herkän poikkeaville arvoille. Skaalausmenetelmän valinta riippuu käytettävästä algoritmista ja datan luonteesta. On tärkeää soveltaa samaa skaalausmenetelmää sekä harjoitus- että testidataan, jotta mallin ennustekyky säilyy johdonmukaisena.