2024 Autors: Elizabeth Oswald | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-13 00:10
Normalizācija ir noderīga ja jūsu datiem ir dažādas skalas un jūsu izmantotais algoritms neizdara pieņēmumus par jūsu datu sadalījumu, piemēram, k-tuvākie kaimiņi un mākslīgais neirons tīkliem. Standartizācijā tiek pieņemts, ka jūsu datiem ir Gausa (zvana līknes) sadalījums.
Kad mums vajadzētu normalizēt datus?
Dati ir jānormalizē vai jāstandartizē lai visi mainīgie būtu proporcionāli viens ar otru. Piemēram, ja viens mainīgais ir 100 reižu lielāks par citu (vidēji), jūsu modelis var darboties labāk, ja normalizēsit/standartizējat divus mainīgos, lai tie būtu aptuveni līdzvērtīgi.
Kāda ir atšķirība starp normalizāciju un standartizāciju?
Normalizācija parasti nozīmē vērtību pārskalošanu diapazonā [0, 1]. Standartizācija parasti nozīmē datu pārmērošanu, lai tiem būtu vidējais 0 un standarta novirze 1 (vienības dispersija).
Kad un kāpēc ir nepieciešama datu normalizēšana?
Vienkāršāk sakot, normalizācija nodrošina, ka visi jūsu dati izskatās un tiek nolasīti vienādi visos ierakstos. Normalizējot tiks standartizēti lauki, tostarp uzņēmumu nosaukumi, kontaktpersonu vārdi, URL, adreses informācija (ielas, štati un pilsētas), tālruņu numuri un amatu nosaukumi.
Kā jūs izvēlaties normalizāciju un standartizāciju?
Biznesa pasaulē "normalizācija" parasti nozīmē, ka vērtību diapazons ir"normalizēts no 0,0 līdz 1,0". “Standartizācija” parasti nozīmē, ka vērtību diapazons ir “standartizēts”, lai noteiktu, cik standarta novirzes vērtībai ir no tās vidējās vērtības.
Ieteicams:
Vai mums vajadzētu normalizēt datus pirms grupēšanas?
Normalizācija tiek lietota, lai novērstu liekos datus un nodrošinātu labas kvalitātes kopu ģenerēšanu, kas var uzlabot klasterizācijas algoritmu efektivitāti.Tāpēc tā kļūst par būtisku soli pirms klasterizācijas kā Eiklīda attāluma. ir ļoti jutīgs pret atšķirību izmaiņām[
Kad numpy kopē datus?
Kopēt: to sauc arī par dziļo kopiju. Kopija ir pilnīgi jauns masīvs, un kopijai pieder dati. Veicot izmaiņas kopijā, tas neietekmē sākotnējo masīvu, un, ja tiek veiktas izmaiņas sākotnējā masīvā, tas neietekmē kopiju. Vai NumPy sadalīšana rada kopiju?
Vai jums vajadzētu standartizēt fiktīvus mainīgos?
Piemēram, daudziem cilvēkiem nepatīk standartizēt fiktīvus mainīgos, kuru vērtības ir tikai 0 un 1, jo “viena standarta novirzes palielināšanās” nav kaut kas tāds, kas varētu notikt ar šādu mainīgo. Tāpēc, iespējams, vēlēsities atstāt fiktīvos mainīgos nestandartizētus, vienlaikus standartizējot nepārtrauktos X mainīgos.
Vai datus var normalizēt?
Nu, datu bāzes normalizācija ir relāciju datu bāzes strukturēšanas process saskaņā ar tā saukto parasto formu sēriju, lai samazinātu datu dublēšanu un uzlabotu datu integritāti. Vienkāršāk sakot, normalizēšana nodrošina, lai visi jūsu dati izskatītos un tiktu nolasīti vienādi visos ierakstos.
Kad veikt datus gada griezumā?
Nodokļu mērķi Nodokļu maksātāji gada griezumā veic, pārvēršot taksācijas periodu, kas ir mazāks par vienu gadu, gada periodā. Pārvēršana palīdz algotājiem izveidot efektīvu nodokļu plānu un pārvaldīt jebkādas nodokļu sekas. Piemēram, nodokļu maksātāji var reizināt savus ikmēneša ienākumus ar 12 mēnešiem, lai noteiktu savus gada ienākumus.
