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正規化

正規化

正規化はスケーリングの手法の一つです。

この手法はデータの最大値と最小値がわかっている場合に有効で、データの範囲を0から1へと変換します。正規化は外れ値に弱いという特徴をもち、大きい外れ値がある場合は標準化の方が優れています。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 より効率的に学習が行えるようにするために、学習に用いるデータ全体を一定のルールに基づいて変形・調整する処理を(ア)と呼ぶ 。
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    データ全体を調整し、効率的に学習できるようにすることを正規化と言います。例えば、各特徴量を決まった範囲の値に変換することで特徴量間のスケールを合わせることが出来ます。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-6 P187) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P151 - 152)

正規化をプログラムで体験!!

下記の記事で正規化の処理を Python で体験できます。合わせてご覧ください。

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