standardointielimet

Standardointielimet ovat menetelmiä ja työkaluja, joita käytetään aineiston tai sen ominaisuuksien skaalauksen yhdenmukaistamiseksi. Tavoitteena on parantaa vertailtavuutta ja usein myös nopeuttaa tai parantaa analyysien sekä koneoppimismallien suorituskykyä. Standardointielimet voivat kattaa sekä standardoinnin että normalisoinnin periaatteet, jotka kohdentuvat eri käyttötarkoituksiin.

Yleisimmät menetelmät ovat esimerkiksi z-standardoituutuminen, jossa ominaisuudet siirretään siten, että niiden hajonta on yksi ja keskiarvo nolla. Min-max -normalisointi muuntaa ominaisuudet välille [0, 1] (tai [-1, 1]), mikä on hyödyllistä joidenkin algoritmien herkkyyden vuoksi pienille arvoalueille. Robust scaling käyttää mediaania ja interkvarttiiliväliä (IQR) kestävyyden parantamiseksi poikkeaville arvoille. Lisäksi käytetään yksikkömitoitusta, jossa vektorin normi normalisoidaan, sekä joissain tapauksissa log-transformaatiota epäkeskeisen jakauman käsittelemiseksi ennen sklausta.

Käytännössä standardointielimet toteuttavat data pipelineissa muunnoksia, jotka oppivat skaalauksen parametrit (keskimäärä, hajonta, minimi, maksim, mediaani, IQR) koulutusvaiheessa ja soveltavat samat parametrit sekä koulutukselle että testaukselle tai uudelle datalle. On tärkeää, että skaalauksen parametrit opetetaan vain koulutusdatasta ja jätetään testaukseen, jotta ei synny tiedon vuotoa.

Käyttökonteksteja ovat koneoppiminen, tilastollinen analyysi, signaalinkäsittely ja ekonometria. Oikea valinta ja soveltaminen riippuvat datan ominaisuuksista sekä käytettävästä mallista; joidenkin mallien kohdalla skaalauksesta on erityisen paljon hyötyä, toisten vähiten tai jopa haittaa.