Veri biliminde hesaplama yapmadan önce feature scaling diye bir işlemden bütün verilerin geçirilmesi isteniyor. İşlemin ne olduğu ve neden yapıldığına dair bilgi var mı ?
comments
1 references
// Comments are closed.
“Feature scaling” (özellik ölçekleme), makine öğrenimi algoritmalarının performansını arttırmak için kullanılan bir tekniktir. Özelliklerin değerleri arasındaki büyüklük farklılıklarını azaltmak için kullanılır. Örneğin, bir özellik değeri 0 ile 100 arasında olabilirken, diğer bir özellik değeri 0 ile 1 arasında olabilir. Bu farklılıklar algoritmaların performansını etkileyebilir, bu yüzden özelliklerin değerleri aynı ölçekte hale getirilir.
En yaygın olarak kullanılan feature scaling yöntemleri arasında min-max scaling ve standardization yer alır. Min-max scaling ile, her bir özellik için en küçük ve en büyük değerler arasına sıkıştırılır. Standardization ise, her bir özellik için ortalama ve standart sapma kullanılarak dönüştürülür.