Mengapa menggunakan normalisasi dalam pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, normalisasi ialah kaedah prapemprosesan data biasa. Tujuan utamanya adalah untuk menghapuskan perbezaan dimensi antara ciri dengan menskalakan data kepada julat yang sama. Perbezaan dimensi merujuk kepada julat nilai yang berbeza dan unit ciri yang berbeza, yang mungkin memberi kesan kepada prestasi dan kestabilan model. Melalui normalisasi, kita boleh menskalakan julat nilai ciri yang berbeza ke dalam selang yang sama, dengan itu menghapuskan kesan perbezaan dimensi. Melakukannya membantu meningkatkan prestasi dan kestabilan model. Kaedah penormalan yang biasa digunakan termasuk penormalan nilai maksimum dan minimum serta penormalan skor Z. Normalisasi Min-Max menskalakan data kepada julat [0, 1]. Kaedah khusus adalah untuk mengubah secara linear nilai setiap ciri supaya nilai minimum sepadan dengan 0 dan nilai maksimum sepadan dengan 1. Pelaziman skor-Z (Penstandardan) mengubah data menjadi taburan normal piawai dengan menolak min dan membahagikan dengan sisihan piawai. Melakukan ini melaraskan min data kepada 0 dan sisihan piawai kepada 1. Pemprosesan penormalan digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin dan boleh meningkatkan prestasi dan kestabilan model. Dalam kejuruteraan ciri, penormalan boleh menskalakan julat nilai ciri yang berbeza kepada selang yang sama, meningkatkan prestasi dan kestabilan model. Dalam pemprosesan imej, normalisasi boleh menskalakan nilai piksel kepada julat [0,1] untuk memudahkan pemprosesan dan analisis seterusnya. Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, normalisasi menukar data teks kepada vektor berangka untuk pemprosesan dan analisis yang mudah oleh algoritma pembelajaran mesin. Aplikasi penormalan boleh menjadikan data mempunyai skala yang sama dan menghalang ciri yang berbeza daripada membiaskan model. Melalui penormalan, ciri data boleh digunakan dengan lebih baik, meningkatkan prestasi model dan kebolehpercayaan hasil.

Tujuan dan kepentingan penormalan

1. Mengurangkan perbezaan dimensi data

Julat nilai ciri yang berbeza mungkin sangat berbeza, menyebabkan sesetengah ciri memberi kesan yang lebih besar pada hasil latihan model. Melalui normalisasi, julat nilai eigen diskalakan kepada selang yang sama untuk menghapuskan pengaruh perbezaan dimensi. Ini memastikan bahawa setiap sumbangan ciri kepada model secara relatifnya seimbang dan meningkatkan kestabilan dan ketepatan latihan.

2. Meningkatkan kelajuan penumpuan model

Untuk algoritma berdasarkan penurunan kecerunan, seperti regresi logistik dan mesin vektor sokongan, pemprosesan normalisasi mempunyai kesan penting pada kelajuan penumpuan dan hasil model. Kegagalan untuk melakukan normalisasi boleh mengakibatkan penumpuan perlahan atau penyelesaian optimum setempat. Normalisasi boleh mempercepatkan algoritma penurunan kecerunan untuk mencari penyelesaian optimum global.

3. Tingkatkan kestabilan dan ketepatan model

Dalam beberapa set data, terdapat perkaitan yang kuat antara ciri, yang boleh menyebabkan model lampau. Melalui normalisasi, korelasi antara ciri dapat dikurangkan dan kestabilan dan ketepatan model dapat dipertingkatkan.

4. Mudah untuk tafsiran dan visualisasi model

Data yang dinormalkan lebih mudah difahami dan divisualkan, yang membantu untuk tafsiran model dan paparan visual hasil.

Ringkasnya, normalisasi memainkan peranan penting dalam pembelajaran mesin, yang boleh meningkatkan prestasi dan kestabilan model, dan juga memudahkan tafsiran dan visualisasi data.

Kaedah normalisasi yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, kami biasanya menggunakan dua kaedah normalisasi berikut:

Penormalan min-maks: Kaedah ini juga dipanggil normalisasi penyebaran, dan asasnya Ideanya adalah untuk memetakan data asal kepada julat [0,1], formulanya adalah seperti berikut:

x_{new}=frac{x-x_{min}}{x_{maks}-x_{min}}

di mana, x ialah data asal, x_{min} dan x_{maks} masing-masing ialah nilai minimum dan maksimum dalam set data.

Penormalan skor-Z: Kaedah ini juga dipanggil piawai sisihan piawai Idea asasnya ialah untuk memetakan data asal kepada taburan normal dengan min 0 dan sisihan piawai 1. Formulanya adalah seperti berikut:

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

di mana, x ialah data asal, mu dan sigma ialah min dan sisihan piawai dalam set data masing-masing.

Kedua-dua kaedah boleh menormalkan data dengan berkesan, menghapuskan perbezaan dimensi antara ciri dan meningkatkan kestabilan dan ketepatan model. Dalam aplikasi praktikal, kami biasanya memilih kaedah normalisasi yang sesuai berdasarkan pengedaran data dan keperluan model.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa menggunakan normalisasi dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!