A normalização no aprendizado de máquina é uma etapa crucial na preparação de dados para análise e modelagem. Ajuda a trazer diferentes recursos para uma escala comum, o que é particularmente importante para algoritmos que dependem da distância entre os pontos de dados. Sem a normalização, alguns recursos podem dominar o processo de aprendizado, levando a resultados distorcidos e desempenho ruim do modelo. Neste artigo, exploraremos os vários aspectos da normalização, incluindo seus tipos, casos de uso e diretrizes para implementação.
O que é normalização no aprendizado de máquina?
A normalização é uma técnica usada no aprendizado de máquina para transformar os recursos do conjunto de dados em uma escala uniforme. Esse processo é essencial quando os intervalos de recursos variam significativamente. Ao normalizar os dados, permitimos que os modelos de aprendizado de máquina aprendam de maneira eficaz e eficiente com os dados de entrada, melhorando a qualidade das previsões.
Tipos de normalização
A normalização envolve vários métodos, cada um que atende a propósitos diferentes com base nas características do conjunto de dados.
Min-Max Scaling
Min-Max Scaling é um dos métodos de normalização mais comuns, recursos de redimensionamento para um intervalo específico, geralmente [0, 1].
- Fórmula:
am
- Beneficiar:
– Essa técnica garante que todos os recursos contribuam igualmente para os cálculos de distância usados nos algoritmos de aprendizado de máquina.
Escala de padronização
A padronização, por outro lado, ajusta os dados centralizando a média para zero e dimensionar a variação para uma.
- Processo: A média de cada observação é subtraída e o resultado é dividido pelo desvio padrão.
- Resultado: Esse processo transforma os recursos em uma distribuição normal padrão, onde a média é 0 e o desvio padrão é 1.
Comparação entre normalização e padronização
Compreender as diferenças entre normalização e padronização é essencial para decidir qual método empregar.
Normalização vs. padronização
- Normalização: Normalmente traz dados para um intervalo definido, como [0, 1]o que é especialmente benéfico para modelos baseados em distância.
- Padronização: Envolve o ajuste dos dados para ter uma média de zero e um desvio padrão de um, útil para algoritmos que assumem uma relação linear, como a regressão linear.
Casos de uso para normalização
A normalização é particularmente importante em cenários em que a escala de recursos pode afetar significativamente o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina.
Algoritmos que se beneficiam da normalização
Muitos algoritmos, como o vizinho mais parecido com K (KNN), requerem normalização porque são sensíveis à escala dos recursos de entrada.
- Exemplos:
Por exemplo, se estivermos usando recursos como idade (0-80) e renda (0-80.000), a normalização ajuda o modelo a tratar os dois recursos com igual importância, levando a previsões mais precisas.
Diretrizes para aplicação
Saber quando aplicar normalização ou padronização pode otimizar a eficácia do modelo.
Quando usar a normalização
A normalização é recomendada quando a distribuição do conjunto de dados é desconhecida ou se não for gaussiana. É particularmente essencial para algoritmos baseados em distância, como KNN ou redes neurais.
Quando usar a padronização
A padronização é adequada para conjuntos de dados que devem seguir uma distribuição gaussiana ou ao empregar modelos que assumem linearidade, como regressão logística ou análise discriminante linear (LDA).
Cenário de exemplo
Para ilustrar o impacto da escala de recursos, considere um conjunto de dados com recursos como idade (0 a 80 anos) e renda (0-80.000 dólares). Sem normalização:
- O recurso de renda pode dominar a escala, ofuscando a idade nas previsões, resultando em resultados distorcidos.
- Normalizando os recursosambos os aspectos podem contribuir igualmente, aumentando a precisão das previsões do modelo.
Propósito de normalização
O objetivo principal da normalização é enfrentar os desafios no aprendizado de modelos, garantindo que todos os recursos operem em escalas semelhantes. Isso ajuda a convergência mais rápida durante os processos de otimização, como ascendência de gradiente. Como resultado, os modelos de aprendizado de máquina se tornam mais eficientes e interpretáveis, facilitando o desempenho aprimorado em relação aos conjuntos de dados variados.
