最小最大スケーリングのデメリットは？標準化とどうちがう？
最小最大スケーリングのデメリットと標準化との違いについて説明します。
最小最大スケーリングのデメリット:
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外れ値の影響: 最小最大スケーリングは、データの最小値と最大値に依存するため、外れ値がある場合にスケーリングされたデータの範囲が大きく影響を受けます。外れ値がある場合、スケーリングされたデータの範囲が本来のデータの範囲から大きく外れる可能性があります。
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データの分布に対する敏感さ: 最小最大スケーリングは、データの分布が一様であることを前提としています。データが正規分布や他の分布に従っている場合、最小最大スケーリングはうまく機能しない場合があります。
標準化との違い:
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範囲の違い: 最小最大スケーリングは、データを0から1の範囲にスケーリングします。一方、標準化は、データを平均が0、標準偏差が1の正規分布に変換します。
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外れ値への影響の違い: 標準化は、外れ値の影響をより小さくする傾向があります。標準化は平均と標準偏差を使用するため、外れ値があっても平均と標準偏差にそれほど大きな影響を与えません。
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分布に対する適応性の違い: 標準化は、データの分布に依存しないため、異なる分布に対しても一貫して効果的です。一方、最小最大スケーリングはデータの分布が一様であることを前提としています。
総じて、標準化は外れ値に対する頑健性が高く、異なる分布に対して適用しやすいという利点があります。一方、最小最大スケーリングは、データが一様分布に近い場合に有効であり、外れ値がない場合に適しています。