Стандартизация данных — распространенная практика в науке о данных и машинном обучении. Что это означает и почему это полезно?

Определение

Стандартизация набора данных означает преобразование данных таким образом, чтобы их среднее значение было равно 0, а стандартное отклонение — 1. Часто это делается путем вычитания среднего значения из каждой точки данных, а затем деления на стандартное отклонение.

Визуально это означает превратить набор данных, похожий на это:

в такой:

Давайте рассмотрим некоторые преимущества стандартизации:

Точность

Стандартизация позволяет проводить более точные сравнения между точками данных. Если две точки данных находятся в разных масштабах, бывает трудно определить, действительно ли они отличаются друг от друга или разница обусловлена только масштабом. Стандартизация данных устраняет эту проблему.

Производительность алгоритмов машинного обучения

Еще одна причина, по которой стандартизация важна, заключается в том, что она может помочь улучшить производительность алгоритмов машинного обучения. Многие алгоритмы машинного обучения основаны на градиентном спуске, и для их правильной работы необходимо, чтобы все характеристики были одинакового масштаба. Если характеристики не стандартизированы, алгоритму будет трудно сходиться к решению.

Избегание выбросов

Наконец, стандартизация также может помочь уменьшить количество шума в данных. Если в данных много выбросов, они могут существенно повлиять на результаты любого проводимого анализа. Стандартизация данных может помочь отфильтровать некоторые шумы и сделать результаты более надежными.

Мы надеемся, что этот пост дал вам некоторое представление о популярной концепции стандартизации наборов данных в науке о данных и ее многочисленных преимуществах.

Посмотрите этот пост в Art Of Code: https://artofcode.tech/why-is-it-important-to-standardize-datasets/.

Кредит на изображение: https://unsplash.com/@mbaumi