skalointifunktion

Skalointifunktio, suomeksi myös skaalausfunktio, on matemaattinen operaatio, joka muuttaa datan tai muuttujien arvoalueen tietylle välille. Yleisimmin tätä käytetään koneoppimisessa ja tilastotieteessä, jossa eri skaalassa olevat ominaisuudet voivat vääristää mallin oppimista. Tavoitteena on tuoda kaikki ominaisuudet vertailukelpoiselle tasolle, jotta algoritmit toimisivat tehokkaammin ja tarkemmin.

Yksi yleinen skalointifunktion tyyppi on min-max-skaalaus. Tämä menetelmä skaalaa arvot välille 0 ja 1. Kaava tälle on X_skaalattu = (X - X_min) / (X_max - X_min), missä X on alkuperäinen arvo, X_min on alkuperäisen datan minimiarvo ja X_max on maksimiarvo. Toinen yleinen menetelmä on standardointi, joka tunnetaan myös nimellä z-pisteiden skaalaus. Standardointi muuntaa datan niin, että sen keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1. Kaava tälle on X_skaalattu = (X - keskiarvo) / keskihajonta.

Skalointifunktioita käytetään monissa tilanteissa. Esimerkiksi etäisyyspohjaiset algoritmit, kuten K-lähimmät naapurit ja tukivektorikoneet, ovat herkkiä ominaisuuksien skaalaukselle. Myös optimointialgoritmit, jotka käyttävät gradienttimenetelmiä, hyötyvät skaalatusta datasta, koska se voi nopeuttaa konvergenssia. On tärkeää valita sopiva skalointimenetelmä datan ominaisuuksien ja käytettävän algoritmin perusteella.