ノーマライゼーション
ノーマライゼーション（データ処理）
意味 データの前処理
ノーマライゼーションとは？
ノーマライゼーション（正規化）は、機械学習やデータマイニングにおけるデータの前処理手法の一つです。データの尺度や範囲を統一することで、変数間の比較を容易にし、アルゴリズムの性能を向上させます。代表的な手法として、最小最大正規化や z-score 正規化などがあります。
ノーマライゼーションの具体的な使い方
「特徴量をノーマライゼーションして、機械学習モデルの精度を上げる。」機械学習モデルの入力となる特徴量をノーマライゼーション（正規化）することで、モデルの予測精度を向上させることを述べた文です。
ノーマライゼーションに関するよくある質問
Q.ノーマライゼーションが必要な理由は？
A.ノーマライゼーションが必要な主な理由は：
1. 特徴量のスケールを統一し、各変数の影響を公平に扱う
2. 勾配降下法などの最適化アルゴリズムの収束を速める
3. 特徴量間の比較を容易にする
4. モデルの汎化性能を向上させる
5. 一部の機械学習アルゴリズム（例：k近傍法）の性能を向上させる
Q.代表的なノーマライゼーション手法は？
A.代表的なノーマライゼーション手法には以下があります：
1. 最小-最大正規化：データを0から1の範囲に変換
2. Z-score正規化：平均0、標準偏差1に変換
3. 対数変換：データの分布を正規分布に近づける
4. 標準化：平均を引いて標準偏差で割る
5. L1正規化：データの絶対値の和が1になるように変換
Q.ノーマライゼーションの注意点は？
A.ノーマライゼーションを行う際の注意点：
1. 訓練データと検証データで同じ方法を使用する
2. 外れ値の影響を考慮する（特に最小-最大正規化）
3. 特徴量の意味や分布を考慮して適切な手法を選択する
4. テストデータには訓練データから得たパラメータを使用する
5. カテゴリカルデータには適用しない（エンコーディングを使用）
IT単はアプリでも学べます！
IT単語帳がアプリになりました！データベースとデータ処理はもちろん、IT業界でよく使う単語をスマホで学習できます。
いつでも、どこでも、隙間時間を有効活用して、IT用語を効率的に学べるので、ぜひダウンロードしてみてください。
