Datan normalisointi
Standardointi- ja skaalausmenetelmät
Datan normalisointi on ilmainen Python For Kids-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 3/5. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Python For Kids-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Python For Kids-kurssilla on yhteensä 5 oppituntia.
Datan normalisointi
Datan normalisointi varmistaa, että tietoaineiston kaikki piirteet ovat samankaltaisilla asteikoilla. Tämä on tärkeää esimerkiksi gradienttimenetelmille ja etäisyyteen perustuville malleille. Tässä oppitunnissa tutustumme standardointiin ja skaalaustekniikoihin.
Miksi data normalisoidaan
Normalisointi varmistaa, että kaikki piirteet vaikuttavat malliin yhtä paljon. Ilman normalisointia suuremman asteikon piirteet voivat hallita oppimisprosessia.
Esimerkki:
- Ikä (0–100) ja tulot (0–100 000) kannattaa skaalata 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 esimerkiksi logistiseen regressioon ja SVM:ään.
Min–max-skaalaus
Min–max-skaalaus muuntaa datan kiinteälle vaihteluvälille, yleensä välille [0, 1]. Se lasketaan seuraavasti:
x_scaled = (x - min) / (max - min)
Tätä tekniikkaa käytetään, kun data on rajattava tietylle välille.
Normalisointi Pythonissa (standardointi)
Standardoi data käyttämällä sklearn.preprocessing-moduulin StandardScaler-luokkaa.
Esimerkki:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)Normalisointi Pythonissa (min–max-skaalaus)
Käytä min–max-skaalaukseen sklearn.preprocessing-moduulin MinMaxScaler-luokkaa.
Esimerkki:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)Normalisointitekniikan valitseminen
Ota tekniikkaa valitessasi huomioon seuraavat seikat:
- Standardointi: Käytä, kun data sisältää poikkeavia arvoja.
- Min–max-skaalaus: Käytä, kun piirteet on rajattava tietylle välille.
Kertaus
Tässä oppitunnissa opitte seuraavat asiat:
- Standardointi: Datan skaalaaminen siten, että keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1.
- Min–max-skaalaus: Datan muuntaminen ennalta määrätylle välille.
StandardScaler- jaMinMaxScaler-luokkien käyttäminen Pythonissa.
Onnittelut
Olette suorittaneet datan normalisointia käsittelevän oppitunnin. Siirtykää seuraavaan oppituntiin oppimaan 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
- 22
- Oppitunnit
- 94
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Datan normalisointi” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Datan normalisointi” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Python For Kids-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Python For Kids-kurssilla on yhteensä 5 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Datan normalisointi”?
Standardointi- ja skaalausmenetelmät Harjoittelet Python For Kids-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Python For Kids-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Python For Kids-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 Python For Kids-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Python For Kids-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
- Datatyypit
- Puuttuvien tietojen käsittely
- Datan normalisointi
- Datan yhdistäminen Pythonissa
- Piirteiden irrottaminen datasta