特徴量のスケーリングってなに？
特徴量のスケーリングは、機械学習モデルをトレーニングする際に、特徴量の値の範囲を調整するプロセスです。主に2つの目的があります。
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アルゴリズムの収束を高速化する:
- 特徴量の値の範囲が大きく異なる場合、例えば1つの特徴量が0から1の範囲であり、別の特徴量が100から1000の範囲である場合、勾配降下法などの最適化アルゴリズムが収束するのに時間がかかる可能性があります。特徴量のスケーリングを行うことで、収束が高速化されます。
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アルゴリズムの性能を向上させる:
- 特徴量のスケールが異なる場合、モデルが特定の特徴量により大きく影響されることがあります。スケーリングを行うことで、すべての特徴量が同じスケールになり、モデルが特徴量間の重要性を適切に評価できるようになります。
一般的な特徴量のスケーリングの手法には、次のものがあります。
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標準化 (Standardization):
- 特徴量の平均を0、標準偏差を1に変換します。これにより、特徴量の値が平均の周りに集中し、標準偏差のスケールで分布します。標準化は、一般的に外れ値がある場合や、特徴量が正規分布に従っている場合に使用されます。
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正規化 (Normalization):
- 特徴量の値を0から1の範囲に変換します。これにより、特徴量の値が同じスケールになります。正規化は、特に特徴量が異なるスケールであり、最小値と最大値の間に外れ値がない場合に使用されます。
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その他のスケーリング手法:
- 最小-最大スケーリング、Robust Scalerなど、他の特徴量のスケーリング手法もあります。それぞれの手法は異なる特性を持っており、特定のデータやモデルに適した手法を選択する必要があります。
特徴量のスケーリングは、多くの機械学習アルゴリズムで推奨される前処理の手法の1つです。