В чем заключается метод масштабирования данных в анализе больших массивов информации?

Масштабирование данных в анализе больших массивов информации — это процесс регулирования разброса или изменчивости данных. www.geeksforgeeks.org Он помогает сделать модели менее чувствительными к экстремальным значениям и улучшить совместимость алгоритмов. www.geeksforgeeks.org

Некоторые методы масштабирования:

• Стандартизация. habr.com www.geeksforgeeks.org Признаки приводятся к нулевому среднему и стандартному отклонению, равному единице. habr.com Этот метод делает признаки сопоставимыми по масштабу, но не обязательно приводит их к нормальному распределению. habr.com
• Нормализация. habr.com www.geeksforgeeks.org Значения признака приводятся к диапазону от 0 до 1, чтобы сделать их сопоставимыми. habr.com Этот метод полезен, если у данных разные масштабы, что может мешать работе модели. habr.com
• Робастное масштабирование. habr.com Для приведения данных к единому масштабу используется медиана и межквартильный размах. habr.com Этот метод полезен, если в данных присутствуют выбросы, потому что он менее чувствителен к аномально большим значениям. habr.com

Масштабирование важно, например, в машинном обучении, где алгоритмы могут быть чувствительны к масштабу данных. www.geeksforgeeks.org