tasausalgoritmeja

Tasausalgoritmeja käytetään datan käsittelyssä ja valmistelussa. Niiden ensisijainen tarkoitus on tasata tai normalisoida arvoja datasarjassa, jotta ne olisivat vertailukelpoisempia tai sopivampia myöhempää analyysia varten. Yleisin tasausmenetelmä on min-max -normalisointi, jossa arvot skaalataan tietylle välille, usein 0 ja 1. Tämä saavutetaan vähentämällä jokaisesta arvosta sarjan minimiarvo ja jakamalla tulos sarjan maksimiarvon ja minimiarvon erotuksella.

Toinen yleinen menetelmä on z-score -normalisointi eli standardointi. Tässä tapauksessa jokainen arvo muunnetaan siten, että datasarjan keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1. Tämä saavutetaan vähentämällä jokaisesta arvosta keskiarvo ja jakamalla tulos keskihajonnalla. Z-score -normalisointi on hyödyllinen silloin, kun datan jakauma on likimain normaalijakauman mukainen.

On myös muita tasausmenetelmiä, kuten desimaaliskalaus, jossa arvot skaalataan jakamalla ne suurimmalla absoluuttisella arvolla kymmenpotenssilla. Tasausalgoritmien valinta riippuu datan luonteesta ja siitä, mihin tarkoitukseen dataa käytetään. Esimerkiksi koneoppimisessa eri algoritmit voivat reagoida eri tavoin skaalaamattomaan dataan, minkä vuoksi tasaus on usein tärkeä esikäsittelyvaihe. Tasaus auttaa estämään sen, että yhden ominaisuuden suuri asteikko dominoisi muita ominaisuuksia ja vääristäisi analyysin tuloksia.