分散正規化とは

2024年6月8日

分散正規化（Variance Normalization）は、データの特徴量を正規化する手法の一つです。通常、データセット内の特徴量は異なる尺度や範囲を持っており、機械学習モデルの性能に影響を与える可能性があります。分散正規化は、特徴量の尺度を統一し、データのスケールを揃えることで、モデルの学習プロセスを改善します。

分散正規化の手法は以下のようになります：

1. 平均の削除: 各特徴量からその特徴量の平均値を引きます。これにより、特徴量の中心が0に移動します。

2. 分散のスケーリング: 各特徴量をその特徴量の標準偏差で割ります。これにより、特徴量の分散が1になります。

この手法により、特徴量間の尺度の違いがなくなり、モデルの学習が安定化し、特徴量の重みが適切に調整されます。分散正規化は、多くの機械学習モデルやアルゴリズムで前処理ステップとして使用されます。