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レイングッズ
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Feature Scalingとは 特徴量の取りうる値の範囲(スケール)を変えることです。 データセットの特徴量間でスケールが異なることは多々あります。例えば、体重と身長、家の価格と部屋数では、その単位と値の範囲が異なります。 そのような特徴量間で異なるスケールのデータセットをモデルで学習させた場合、うまく学習できないということがおこるのです。 そのため、学習前の前処理で、特徴量間のスケールを揃える必要があります。 Feature Scalingの種類 主なFeature Scalingの種類として、以下の2つがあります。 正規化(normalization) 標準化(standardization) 正規化(normalization)とは 正規化とは、特徴量の値の範囲を一定の範囲におさめる変換になります。主に[0, 1]か、[-1, 1]の範囲内におさめることが多いです。 例えば、[0
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