正規化ってなんだっけ
正規化（Normalization）は、データを特定の基準や規則に従って変換するプロセスです。一般的な目的は、データを特定の範囲や分布に合わせることで、データの比較や解釈を容易にすることです。
データの正規化は、様々な分野で使用されますが、特に機械学習やデータ分析の文脈で頻繁に遭遇します。以下に、主な正規化の手法とその目的を示します。
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範囲の調整:
- 最小-最大スケーリング: データを特定の範囲にスケーリングし、例えば 0 から 1 の範囲に収めることがあります。これにより、異なる特徴量の値のスケールを揃えることができます。
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分布の変換:
- 標準化: 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。これにより、データの分布を中心化し、異なる特徴量の分布を比較しやすくなります。
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データの処理:
- 欠損値の処理: データに欠損値がある場合、これを特定の値で補完することがあります。これにより、欠損値の影響を軽減し、データの解析やモデリングを行いやすくなります。
正規化は、データの前処理の一部として行われることが一般的です。正規化されたデータは、解析やモデリングの精度を向上させ、不必要なバイアスやノイズを除去するのに役立ちます。