分散正規化にしておけば良い気がするのだけど
分散正規化は、データを平均0、標準偏差1に変換するため、一般的にデータを標準化する際によく使用されます。この手法はいくつかの利点があります。
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比較可能性の向上: 分散正規化により、異なるスケールのデータを同じスケールに変換することができます。これにより、異なる特徴量を持つデータセット間での比較が容易になります。
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外れ値の影響の軽減: 分散正規化は平均を中心としてデータをスケーリングするため、外れ値の影響を軽減する効果があります。外れ値がある場合でも、それらの影響が最小限に抑えられます。
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アルゴリズムの安定性の向上: 一部の機械学習アルゴリズムでは、入力データのスケールに敏感な場合があります。データを標準化することで、アルゴリズムの安定性を向上させることができます。
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正規分布への近似: 分散正規化により、データが正規分布に近づく可能性があります。これは、一部の統計的手法や仮定に基づくアルゴリズムにおいて望ましい特性です。
しかし、分散正規化はすべてのケースに適しているわけではありません。データの特性や利用されるアルゴリズムによっては、最小最大正規化やその他の正規化手法が適している場合もあります。データの性質や利用目的に応じて、適切な正規化手法を選択することが重要です。