Warum Normalisierung beim maschinellen Lernen verwenden?

Beim maschinellen Lernen ist die Normalisierung eine gängige Datenvorverarbeitungsmethode. Sein Hauptzweck besteht darin, Dimensionsunterschiede zwischen Features zu beseitigen, indem die Daten auf denselben Bereich skaliert werden. Dimensionsunterschiede beziehen sich auf unterschiedliche Wertebereiche und Einheiten verschiedener Merkmale, die sich auf die Leistung und Stabilität des Modells auswirken können. Durch Normalisierung können wir die Wertebereiche verschiedener Merkmale in dasselbe Intervall skalieren und so die Auswirkungen von Dimensionsunterschieden eliminieren. Dies trägt dazu bei, die Leistung und Stabilität des Modells zu verbessern. Zu den häufig verwendeten Normalisierungsmethoden gehören die Maximal- und Minimalwertnormalisierung sowie die Z-Score-Normalisierung. Die Min-Max-Normalisierung skaliert die Daten auf den Bereich von [0, 1]. Die spezifische Methode besteht darin, den Wert jedes Merkmals linear zu transformieren, sodass der Minimalwert 0 und der Maximalwert 1 entspricht. Die Z-Score-Normalisierung (Standardisierung) wandelt Daten in eine Standardnormalverteilung um, indem der Mittelwert subtrahiert und durch die Standardabweichung dividiert wird. Dadurch wird der Mittelwert der Daten auf 0 und die Standardabweichung auf 1 angepasst. Die Normalisierungsverarbeitung wird häufig beim maschinellen Lernen eingesetzt und kann die Leistung und Stabilität des Modells verbessern. Beim Feature-Engineering kann die Normalisierung die Wertebereiche verschiedener Features auf das gleiche Intervall skalieren und so die Modellleistung und -stabilität verbessern. Bei der Bildverarbeitung kann die Normalisierung Pixelwerte auf den Bereich [0,1] skalieren, um die nachfolgende Verarbeitung und Analyse zu erleichtern. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache wandelt die Normalisierung Textdaten in numerische Vektoren um, um sie durch maschinelle Lernalgorithmen einfacher verarbeiten und analysieren zu können. Durch die Anwendung der Normalisierung können die Daten ähnliche Maßstäbe aufweisen und verhindert werden, dass unterschiedliche Merkmale das Modell verzerren. Durch die Normalisierung können Datenfunktionen besser genutzt werden, wodurch die Modellleistung und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessert werden.

Der Zweck und die Bedeutung der Normalisierung

1. Reduzieren Sie den Dimensionsunterschied der Daten

Die Wertebereiche verschiedener Merkmale können stark variieren, was dazu führt, dass einige Merkmale einen größeren Einfluss auf die Modelltrainingsergebnisse haben. Durch die Normalisierung wird der Eigenwertbereich auf das gleiche Intervall skaliert, um den Einfluss von Dimensionsunterschieden zu eliminieren. Dadurch wird sichergestellt, dass der Beitrag jedes Features zum Modell relativ ausgewogen ist und die Stabilität und Genauigkeit des Trainings verbessert wird.

2. Verbessern Sie die Konvergenzgeschwindigkeit des Modells

Bei Algorithmen, die auf dem Gradientenabstieg basieren, wie z. B. logistische Regression und Support-Vektor-Maschinen, hat die Normalisierungsverarbeitung einen wichtigen Einfluss auf die Konvergenzgeschwindigkeit und die Ergebnisse des Modells. Wenn die Normalisierung nicht durchgeführt wird, kann dies zu langsamer Konvergenz oder lokal optimalen Lösungen führen. Durch die Normalisierung kann der Gradientenabstiegsalgorithmus beschleunigt werden, um die global optimale Lösung zu finden.

3. Verbessern Sie die Stabilität und Genauigkeit des Modells

In einigen Datensätzen besteht eine starke Korrelation zwischen Merkmalen, die zu einer Überanpassung des Modells führen kann. Durch die Normalisierung kann die Korrelation zwischen Merkmalen verringert und die Stabilität und Genauigkeit des Modells verbessert werden.

4. Praktisch für die Modellinterpretation und -visualisierung

Normalisierte Daten sind einfacher zu verstehen und zu visualisieren, was für die Modellinterpretation und visuelle Darstellung der Ergebnisse hilfreich ist.

Kurz gesagt spielt die Normalisierung eine wichtige Rolle beim maschinellen Lernen, da sie die Leistung und Stabilität des Modells verbessern und auch die Interpretation und Visualisierung von Daten erleichtern kann.

Häufig verwendete Normalisierungsmethoden beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen verwenden wir normalerweise die folgenden zwei Normalisierungsmethoden:

Min-Max-Normalisierung: Diese Methode wird auch Dispersionsnormalisierung genannt und ihre grundlegende Idee besteht darin, die Originaldaten abzubilden Für den Bereich von [0,1] lautet die Formel wie folgt:

x_{new}=frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}

wobei x das ist Originaldaten, x_{min} und x_{max} sind die Minimal- bzw. Maximalwerte im Datensatz.

Z-Score-Normalisierung: Diese Methode wird auch als Standardabweichungsstandardisierung bezeichnet. Ihre Grundidee besteht darin, die Originaldaten einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 zuzuordnen. Die Formel lautet wie folgt:

x_ { new}=frac{x-mu}{sigma}

wobei x die Originaldaten sind, mu und Sigma der Mittelwert bzw. die Standardabweichung im Datensatz sind.

Beide Methoden können Daten effektiv normalisieren, Dimensionsunterschiede zwischen Features beseitigen und die Stabilität und Genauigkeit des Modells verbessern. In praktischen Anwendungen wählen wir normalerweise eine geeignete Normalisierungsmethode basierend auf der Datenverteilung und den Anforderungen des Modells.

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