Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
Özellik Ölçekleme Yöntemleri
Özellik ölçekleme, makine öğreniminde model performansını artırmak için verilerin belirli bir ölçeğe getirilmesidir. En yaygın üç yöntem standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler\'dır.
Standardizasyon
Standardizasyon, verilerin ortalamasını sıfıra ve standart sapmasını bir birime getirme işlemidir. Aşağıdaki gibi hesaplanır:
- Yeni değer = (X - ortalama) / standart sapma
Bu yöntem, verilerin normal dağılıma yakın olduğu varsayımına dayanır.
Normalizasyon
Normalizasyon, verileri belirli bir aralık (genellikle 0 ile 1) içinde ölçekleme işlemidir. Hesaplama şu şekildedir:
- Yeni değer = (X - min) / (max - min)
Bu yöntem, verilerin kenar etkilerini azaltmak için kullanılır.
Robust Scaler
Robust scaler, verilerin medyanını ve çeyrek açıklığını kullanarak ölçekleme yapar. Bu yöntem, aşırı değerlerden etkilenmez.
- Yeni değer = (X - medyan) / (çeyrek açıklığı)
Aşırı değerlerin olduğu durumlarda en etkili seçenektir.
Özet
- Standardizasyon: Normal dağılım varsayımına dayanır; ortalama ve standart sapma kullanır.
- Normalizasyon: 0-1 aralığına ölçekleme; min ve max değerleri kullanır.
- Robust Scaler: Aşırı değerlere dayanıklıdır; medyan ve çeyrek açıklığı kullanır.
Aynı kategoriden
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Veri bilimi projelerinde model doğrulama yöntemleri arasında çapraz doğrulamanın avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Mühendislikte data science nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
- Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Sınıflandırma algoritması nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Veri ön işleme adımlarının makine öğrenimi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir?
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- TF-IDF ve word2vec/doc2vec farkları ve kullanım alanları
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
