Datan normalisointi
Standardointi- ja skaalaustekniikat.
Datan normalisointi on ilmainen Oppikaa tekoälyä Pythonilla-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 3/5. Voit lukea tästä oppimispolusta kokonaan mitkä tahansa 3 oppituntia ilmaiseksi — sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä käytännön harjoittelun sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Oppitunti kuuluu Oppikaa tekoälyä Pythonilla-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Oppikaa tekoälyä Pythonilla-kurssilla on yhteensä 5 oppituntia.
Datan normalisointi
Datan normalisointi varmistaa, että kaikki tietoaineiston piirteet ovat samankaltaisessa mittakaavassa. Tämä on tärkeää esimerkiksi gradient descent -algoritmien ja etäisyyteen perustuvien mallien kannalta. Tässä oppitunnissa tutustutaan standardointiin ja skaalaustekniikoihin.
Miksi data normalisoidaan?
Normalisointi varmistaa, että kaikki piirteet vaikuttavat malliin yhtä paljon. Ilman normalisointia suuremman mittakaavan piirteet voivat hallita oppimisprosessia.
Esimerkki:
- Ikä (0-100) ja tulot (0-100,000) on skaalattava vertailukelpoisille vaihteluväleille.
Standardointi
Standardointi muuntaa datan siten, että sen keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1. Se lasketaan seuraavasti:
z = (x - mean) / std_dev
Standardointi sopii erinomaisesti algoritmeille, kuten logistiselle regressiolle ja SVM:lle.
Min-max-skaalaus
Min-max-skaalaus skaalaa datan kiinteälle välille, tyypillisesti välille [0, 1]. Se lasketaan seuraavasti:
x_scaled = (x - min) / (max - min)
Tätä tekniikkaa käytetään, kun datan arvojen on pysyttävä rajatussa vaihteluvälissä.
Normalisointi Pythonissa (standardointi)
Käyttäkää sklearn.preprocessing-moduulin StandardScaler-luokkaa datan standardointiin.
Esimerkki:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)Normalisointi Pythonissa (min-max-skaalaus)
Käyttäkää sklearn.preprocessing-moduulin MinMaxScaler-luokkaa min-max-skaalauksen tekemiseen.
Esimerkki:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)Normalisointitekniikan valitseminen
Ottakaa tekniikkaa valitessanne huomioon seuraavat seikat:
- Standardointi: Käyttäkää, kun data sisältää poikkeavia arvoja.
- Min-max-skaalaus: Käyttäkää, kun piirteet on rajattava tiettyyn vaihteluväliin.
Kertaus
Tässä oppitunnissa opitte seuraavista aiheista:
- Standardointi: Datan skaalaaminen siten, että keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1.
- Min-Max-skaalaus: Datan muuntaminen ennalta määritettyyn vaihteluväliin.
StandardScaler- jaMinMaxScaler-luokkien käyttäminen Pythonissa.
Onnittelut!
Olette suorittaneet datan normalisointia käsittelevän oppitunnin. Siirtykää seuraavaan oppituntiin oppiaksenne datan yhdistämisestä Pythonissa.
Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 53
- Oppitunnit
- 225
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Datan normalisointi” ilmainen?
Kyllä — voit lukea täällä verkossa kokonaan ilmaiseksi mitkä tahansa Oppikaa tekoälyä Pythonilla-oppimispolun 3 oppituntia, myös oppitunnin “Datan normalisointi”. Sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä interaktiiviset harjoitukset sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Oppikaa tekoälyä Pythonilla-kurssilla on yhteensä 5 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Datan normalisointi”?
Standardointi- ja skaalaustekniikat. Harjoittelet Oppikaa tekoälyä Pythonilla-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Oppikaa tekoälyä Pythonilla-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Oppikaa tekoälyä Pythonilla-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 3/5.
Kuinka kauan ”Datan normalisointi”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Oppikaa tekoälyä Pythonilla-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Oppikaa tekoälyä Pythonilla-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- Tietotyypit
- Puuttuvien tietojen käsittely
- Datan normalisointi
- Datan yhdistäminen Pythonissa
- Ominaisuuksien erottaminen datasta