正規化・標準化を徹底解説 （Python 前処理 サンプルコード付き）

私たちは普段から様々なものを「比較」しています。例えばテストの点数や売り上げなどは、他人の点数や他店舗の売り上げと比較して優劣が決まります。このような時、同じ単位での比較はさほど難しくはありません。しかし、単位が違う時はどうでしょう。平熱と身長を例に挙げてみます。平熱が37.3度の人は「他人と比較して平熱が高い」と言えます。身長が200cmの人は「他人と比較して身長が高い」と言えます。それでは、平熱と身長を比較した時、優劣や大小をつけるとしたらどちらが上なのでしょうか。 多くの特徴量を扱う機械学習では、元の数値のままでは比較が難しい場合が存在します。近年のAIブームにより、機械学習の技術の凄さが報道されていますが、全てにおいて万能ではありません。その能力を最大限発揮するためにはデータに対する前処理が必要になってきます。 本稿では、機械学習の前処理の1つである「正規化」と「標準化」について解

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