Whoo!! Hallo Leute! Ich freue mich sehr, mit einem weiteren spannenden Weblog zum Thema „FEATURE SCALING“ zurück zu sein. Waren Sie jemals ratlos darüber, warum Ihr Modell nicht die erwartete Leistung erbringt, obwohl Sie alles richtig gemacht haben? Nun, hier ist eine entscheidende Frage für Sie: Sind Ihre Funktionen richtig skaliert? Wenn Ihre Antwort „Nein“ lautet, sind Sie bei uns genau richtig. In diesem Weblog nehme ich Sie mit auf eine Reise durch die Welt der Characteristic-Skalierung und enthülle ihre Bedeutung. Additionally macht euch bereit, meine lieben Daten-Nerds, wenn wir uns gemeinsam auf dieses aufschlussreiche Abenteuer begeben!
Worum geht es bei der Characteristic-Skalierung?
Unter Characteristic-Skalierung versteht man den Prozess der Transformation oder Normalisierung der numerischen Options in einem Datensatz auf einen konsistenten Maßstab. Mit anderen Worten geht es darum, die Werte der Options so zu ändern, dass sie in einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Verteilung fallen.
Dies geschieht, um sicherzustellen, dass alle Options gleichermaßen zum Modell beitragen und um zu verhindern, dass Options mit größeren Werten das Modell dominieren. Die Characteristic-Skalierung ist ein transformativer Prozess, der die Daten auf eine höhere Model ihrer selbst anhebt.
Brauchen wir es überhaupt?
Ist Characteristic-Skalierung wirklich notwendig? Lassen Sie uns auf die Gründe eingehen, warum es von enormer Bedeutung ist.
Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über einen Datensatz zur Vorhersage des Hauspreises mit Spalten wie der Anzahl der Zimmer, der Quadratmeterzahl des Hauses und dem Verkaufspreis. Nun hat jedes dieser Merkmale unterschiedliche Einheiten und Größen. Die Anzahl der Räume ist typischerweise ein ganzzahliger Wert wie 2 oder 3, die Quadratmeterzahl wird in Tausend Quadratfuß (z. B. 5000 Quadratfuß) gemessen und der Preis wird in Lakhs (z. B. 30 l, 25 l) angegeben.
Als Datenassistenten wissen wir, dass all diese Funktionen entscheidend sind, aber wie würde ein Modell sie wahrnehmen? Es besteht die Möglichkeit, dass das Modell versehentlich der Quadratmeterzahl eine größere Bedeutung zumisst als der Anzahl der Räume. Dieses Ungleichgewicht könnte zu verzerrten Vorhersagen führen. Aber keine Angst, denn unser Retter, Characteristic Scaling, kommt zur Rettung!
Die Characteristic-Skalierung hilft uns, diese Options auf einen gemeinsamen Maßstab zu bringen und sicherzustellen, dass sie vom Modell mit gleicher Bedeutung behandelt werden. Es ermöglicht uns, die Werte der Merkmale innerhalb eines bestimmten Bereichs zu normalisieren.
Lassen Sie mich dies anhand eines anderen Beispiels veranschaulichen: Stellen Sie sich vor, wenn wir keine Characteristic-Skalierung durchführen, könnte unser Modell fälschlicherweise davon ausgehen, dass 500 Gramm größer als 5 Kilogramm sind, was eindeutig unsinnig ist.
Wann Sie die Characteristic-Skalierung nicht verwenden sollten
Während die Characteristic-Skalierung im Allgemeinen für die Verbesserung der Modellleistung von Vorteil ist, gibt es Situationen, in denen sie unnötig oder sogar schädlich sein kann. Lassen Sie uns Szenarien untersuchen, in denen die Funktionsskalierung möglicherweise nicht geeignet ist.
- Algorithmen, die von Natur aus unempfindlich gegenüber Merkmalsskalen sind:
Bestimmte Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. Entscheidungsbäume oder Zufallswälder, sind von Natur aus sturdy gegenüber dem Umfang der Merkmale. Diese Algorithmen treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Merkmalsschwellenwerten und verlassen sich nicht auf die absoluten Werte der Merkmale. Sie treffen Entscheidungen auf der Grundlage eines einzelnen Merkmals, und die Anwendung der Merkmalsskalierung hat möglicherweise keinen wesentlichen Einfluss auf die Leistung solcher Algorithmen.
2.Kategoriale oder ordinale Merkmale:
Die Characteristic-Skalierung ist in erster Linie für numerische Options gedacht, die einen kontinuierlichen Wertebereich aufweisen. Im Allgemeinen ist für diese Artwork von Merkmalen keine Skalierung erforderlich, und es ist sinnvoller, sie mithilfe geeigneter Codierungstechniken zu verarbeiten.
3.Spärliche Daten:
In Fällen, in denen der Datensatz spärlich ist, was bedeutet, dass die meisten Merkmalswerte Null sind, ist die Anwendung der Merkmalsskalierung möglicherweise nicht vorteilhaft oder kann zu unbeabsichtigten Verzerrungen führen. Die Skalierung dünn besetzter Daten kann sich potenziell auf die Struktur dünn besetzter Daten auswirken und die Leistung von Algorithmen beeinträchtigen, die speziell für dünn besetzte Daten entwickelt wurden, beispielsweise dünn besetzte lineare Modelle.
Techniken in der Characteristic-Skalierung
Es gibt eine große Auswahl an Characteristic-Skalierungstechniken, aber beschränken wir uns auf die wichtigsten und beliebtesten:
- Min-Max-Skalierung
- Normalisierung
- Standardisierung
Scheint, als würde das immer weiter und weiter gehen ….
Um zu verhindern, dass die Leser mit einem zu langen Beitrag überfordert werden, schließen wir diesen Abschnitt zunächst ab.
Seien Sie jedoch gespannt auf unseren kommenden Weblog, in dem wir uns mit weiteren Techniken im Zusammenhang mit der Characteristic-Skalierung befassen werden.
Wenn Sie Korrekturen oder zusätzliche Erkenntnisse haben, können Sie diese gerne mit uns teilen.
Und vergessen Sie nicht, uns für weitere spannende Inhalte zu folgen.
Viel Spaß beim Lernen!
