Lineare Klassifikation Werte normalisieren?
Wenn man eine Lineare Klassifikation durchführen möchte und man 10 Attribute hat, wovon manche binär sind (0 oder 1) und manche stetig(wie z.B. Einkommen 2000 - 6000), wie findet man heraus, ob man die Werte normalisieren sollte und auf welcher der beiden Skalen?
1 Antwort
Die Entscheidung, ob Sie Ihre Daten normalisieren oder standardisieren sollten, hängt von der Art der Daten und dem spezifischen Modell ab, das Sie verwenden.
Ein Vorteil der Normalisierung von Daten (auch Skalierung genannt) ist, dass sie dazu beiträgt, numerische Stabilität in vielen Algorithmen zu gewährleisten und auch dazu beiträgt, dass Algorithmen schneller konvergieren. Dies ist besonders wichtig für Algorithmen, die Gradienten verwenden, wie lineare Regression, logistische Regression und neuronale Netze. Wenn Ihre Daten sehr unterschiedliche Skalen haben, wie in Ihrem Fall (einige Werte sind binär und andere liegen im Bereich von 2000-6000), dann wäre es ratsam, die Daten zu normalisieren.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten zu normalisieren. Eine gängige Methode ist die Min-Max-Normalisierung, bei der jeder Wert neu skaliert wird, so dass er zwischen 0 und 1 liegt. Eine andere Methode ist die Z-Score-Normalisierung (oder Standardisierung), bei der die Werte so umskaliert werden, dass sie eine durchschnittliche (mittlere) Wert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben.
In Bezug auf die Art der Skalierung, die verwendet werden sollte: Es ist allgemein üblich, kontinuierliche Variablen zu normalisieren, da sie oft eine breitere Spannweite von Werten haben. Binäre Variablen hingegen nehmen in der Regel nur die Werte 0 und 1 an und benötigen daher oft keine Normalisierung. Allerdings könnten Sie in einigen Fällen auch binäre Variablen normalisieren wollen, insbesondere wenn sie in einem Modell verwendet werden, das auf Distanz basiert (wie z.B. k-nearest neighbors oder support vector machines).
Schließlich ist es wichtig zu beachten, dass die Normalisierung oder Standardisierung von Daten in vielen Fällen eher eine Kunst als eine Wissenschaft ist, und es kann notwendig sein, verschiedene Ansätze auszuprobieren und zu sehen, welche die besten Ergebnisse liefern.