Нормализация и стандартизация – в чем разница?

Обработка данных включает нормализацию и стандартизацию как важные компоненты. При обработке данных мы часто сталкиваемся с несколькими переменными с разными исходными масштабами. Используя эти шкалы, переменным с широким диапазоном данных можно придать больший вес.

В этой статье будут рассмотрены два метода масштабирования функций — нормализация и стандартизация. Обе фразы иногда используются как синонимы. Но они касаются разных вещей.

Что такое нормализация данных?

Одним из наиболее популярных методов подготовки данных является нормализация, которая позволяет нам привести значения числовых столбцов в наборе данных к стандартному масштабу.

Нормализация — это метод, используемый для упорядочения данных в базе данных. Это метод масштабирования, который уменьшает дублирование, при котором числа масштабируются и перемещаются между 0 и 1. Когда выбросов нет, поскольку он не может их обработать, используется нормализация для удаления нежелательных характеристик из набора данных.

Одним из методов обработки данных для получения легко сопоставимых результатов внутри и между несколькими наборами данных является процедура нормализации. Любой, кто читает данные, может получить от этого пользу, но те, кто использует машинное обучение и значительные объемы данных, могут найти это наиболее полезным. Понимание формулы нормализации поможет вам решить, является ли это лучшим способом обработки вашего набора данных.

Что такое стандартизация данных?

Стандартизация, часто называемая нормализацией z-показателя, иногда представляет собой метод изменения масштаба значений, которые соответствуют характеристикам стандартного нормального распределения, но при этом аналогичны нормализации.

Стандартизация имеет решающее значение, поскольку она обеспечивает надежную передачу данных между различными системами. Благодаря стандартизации компьютерам было бы легче обмениваться данными и общаться друг с другом. Кроме того, стандартизация упрощает обработку, анализ и хранение данных в базе данных. С помощью этого метода предприятия могут использовать свои данные для принятия более обоснованных решений. Компании могут легче сравнивать и оценивать данные, если они стандартизированы, что позволяет им получить представление о том, как лучше управлять своим бизнесом.

Когда данные распределяются по Гауссу, может оказаться полезной стандартизация. Но это нормально, что так оно и есть. В отличие от нормализации в стандартизации также отсутствует ограничивающий диапазон. Таким образом, нормализация не повлияет на выбросы, которые могут возникнуть в ваших данных.

Нормализация против стандартизации

Ключевые различия нормализации и стандартизации

Нормализация — подходящий выбор, когда распределение ваших данных не соответствует распределению Гаусса. Практический подход к преобразованию, который поможет вашей модели работать и быть более точной, — это нормализация. Нормализация модели машинного обучения полезна, если вы не уверены в точном распределении функций. Другими словами, распределение признаков данных не имеет распределения Гаусса. Нормализация повлияет на выбросы в ваших данных, поскольку для правильной работы требуется широкий диапазон.

Когда вы полностью осведомлены о распределении признаков ваших данных или, другими словами, когда ваши данные имеют распределение по Гауссу, стандартизация в модели машинного обучения полезна. Однако это не обязательно так. В отличие от нормализации, стандартизация не всегда имеет ограничивающий диапазон; следовательно, это не повлияет на любые выбросы в ваших данных.

Шкалы нормализации находятся между (0,1) и (-1,1). Стандартизация не имеет ограничений по диапазону. Когда алгоритмы не делают никаких предположений о распределении данных, учитывается нормализация. Когда алгоритмы прогнозируют распределение данных, применяется стандартизация.

Программа профессиональных сертификатов Simplilearn в области разработки данных, согласованная с сертификациями AWS и Azure, поможет всем овладеть важными навыками разработки данных. Изучите сейчас, чтобы узнать больше о программе.

Заключение

Путем создания новых значений, поддержания общего распределения и корректировки соотношения в данных нормализация предотвращает использование необработанных данных и многочисленные проблемы с наборами данных. Использование различных методов и алгоритмов также повышает эффективность и точность моделей машинного обучения. Для разработки более надежной модели машинного обучения важнейшими понятиями являются нормализация и стандартизация; однако они могут быть немного сложными. Чтобы лучше понять концепцию нормализации и стандартизации и улучшить свою карьеру в области науки о данных, рассмотрите возможность участия в программе профессиональных сертификатов Simplilearn в области инженерии данных.

Часто задаваемые вопросы

1. Является ли нормализация и стандартизация одним и тем же?

Стандартизация делится на стандартное отклонение после вычитания среднего значения. Данные преобразуются в диапазон от 0 до 1 путем нормализации, которая включает деление вектора на его длину.

2. Почему стандартизация предпочтительнее нормализации?

Когда данные имеют нормальное распределение, стандартизация является отличным инструментом для использования. Его можно использовать в процессе машинного обучения, когда делаются предположения о распределении данных, например, в линейной регрессии.

3. В чем разница между нормализацией и масштабированием?

Изменение диапазона ваших данных с помощью масштабирования отличается от изменения распределения ваших данных с помощью нормализации.

4. Должен ли я нормализовать или стандартизировать свои данные?

Если ваши данные имеют разные измерения и используемый вами метод, например k-ближайшие соседи или искусственные нейронные сети, не делает предположений о распределении ваших данных, нормализация полезна. Стандартизация предполагает, что распределение ваших данных является гауссовым.

5. Повышает ли нормализация точность?

Ваша маркетинговая база данных станет более точной и контекстуализированной благодаря систематическому процессу группировки связанной информации в общее значение, называемое нормализацией данных. Нормализация данных форматирует ваши данные таким образом, чтобы они отображались и считывались единообразно во всех записях базы данных.

6. Что лучше: нормализация или стандартизация?

Если ваш объект (столбец) содержит выбросы, нормализация ваших данных приведет к масштабированию большей части данных до небольшого интервала, гарантируя, что все компоненты будут иметь одинаковый масштаб, но не сможет адекватно управлять выбросами. Нормализация Max-Min редко предпочтительнее стандартизации, поскольку она менее устойчива к выбросам.