機械学習で正規化を使用する理由

機械学習では、正規化は一般的なデータ前処理方法です。その主な目的は、データを同じ範囲にスケーリングすることでフィーチャ間の寸法の違いを排除することです。寸法の違いは、さまざまな機能の異なる値の範囲と単位を指し、モデルのパフォーマンスと安定性に影響を与える可能性があります。 正規化により、さまざまな特徴の値の範囲を同じ間隔にスケールできるため、次元の違いの影響を排除できます。そうすることで、モデルのパフォーマンスと安定性が向上します。一般的に使用される正規化方法には、最大値と最小値の正規化と Z スコア正規化が含まれます。 Min-Max 正規化では、データが [0, 1] の範囲にスケールされます。具体的な方法は、最小値が 0、最大値が 1 になるように各特徴量の値を線形変換します。 Z スコア正規化 (標準化) は、平均を減算し、標準偏差で割ることにより、データを標準正規分布に変換します。これを行うと、データの平均が 0 に、標準偏差が 1 に調整されます。 正規化処理は機械学習で広く使用されており、モデルのパフォーマンスと安定性を向上させることができます。特徴エンジニアリングでは、正規化によりさまざまな特徴の値の範囲を同じ間隔にスケールし、モデルのパフォーマンスと安定性を向上させることができます。画像処理では、正規化によりピクセル値を [0,1] の範囲にスケールして、その後の処理と分析を容易にすることができます。自然言語処理では、正規化によりテキスト データが数値ベクトルに変換され、機械学習アルゴリズムによる処理と分析が容易になります。正規化を適用すると、データのスケールが類似するようになり、さまざまな特徴がモデルにバイアスをかけることを防ぐことができます。正規化により、データの特徴をより有効に活用でき、モデルのパフォーマンスと結果の信頼性が向上します。

正規化処理の目的と意義

1. データの次元差を減らす

さまざまな特徴の値の範囲に大きな違いがあり、一部の特徴が発生する可能性があります。モデルのトレーニング結果の影響が大きくなります。正規化により、固有値の範囲が同じ間隔にスケーリングされ、次元の違いの影響が排除されます。これにより、モデルに対する各特徴の寄与が相対的にバランスが取れ、トレーニングの安定性と精度が向上します。

2. モデルの収束速度の向上

ロジスティック回帰やサポート ベクター マシンなどの勾配降下法に基づくアルゴリズムの場合、正規化処理は収束速度と結果に重要な影響を与えます。モデル。正規化を実行しないと、収束が遅くなったり、局所的な最適解が得られたりする可能性があります。正規化により、全体的な最適解を見つけるための勾配降下法アルゴリズムが高速化されます。

3. モデルの安定性と精度を強化する

一部のデータセットでは、特徴間に強い相関関係があり、モデルの過剰適合につながる可能性があります。正規化により、特徴間の相関を低減し、モデルの安定性と精度を向上させることができます。

4. 便利なモデルの解釈と視覚化

正規化されたデータは理解と視覚化が容易であり、モデルの解釈や結果の視覚的な表示に役立ちます。

つまり、正規化は機械学習において重要な役割を果たし、モデルのパフォーマンスと安定性を向上させることができ、またデータの解釈と視覚化も容易にします。

機械学習で一般的に使用される正規化手法

機械学習では、通常、次の 2 つの正規化手法を使用します。

最小-最大正規化: これは、分散とも呼ばれます。標準化。その基本的な考え方は、元のデータを [0,1] の範囲にマッピングすることです。式は次のとおりです:

x_{new}=\frac{x-x_{min }}{x_ {max}-x_{min}}

ここで、x は元のデータ、x_{min} と x_{max} はそれぞれデータセット内の最小値と最大値です。

Z スコア正規化: この方法は標準偏差標準化とも呼ばれます。その基本的な考え方は、元のデータを平均 0、標準偏差 1 の正規分布にマッピングすることです。式は次のとおりです。 :

x_{new}=\frac{x-\mu}{\sigma}

ここで、x は元のデータ、\mu と \sigma は平均と標準偏差です。それぞれデータセット。

どちらの方法でも、データを効果的に正規化し、フィーチャ間の寸法の違いを排除し、モデルの安定性と精度を向上させることができます。実際のアプリケーションでは、通常、データの分布とモデルの要件に基づいて適切な正規化方法を選択します。

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