Rəqəmsal dəyərləri necə normalizə etmək və çıxış dəyərlərinin təsirini necə minimallaşdırmaq olar?

Rəqəmsal məlumatları normal paylamağa gətirmək və çıxışların təsirini azaltmaq üçün bir neçə yanaşma tətbiq edilir:

1. Məlumatların transformasiyası:

   • Logarifmik transformasiya (log(x)) — asimmetriyanı azaldır və böyük dəyərləri sıxışdırır.
   • Kvadrat kök və ya əks transformasiya — paylamanı normallaşdırmağa kömək edir.
   • Box-Cox transformasiyası — parametrikdir, normal paylama yaxınlaşmaq üçün optimal parametr seçir.
   • Yeo-Johnson transformasiyası — Box-Cox kimi, mənfi dəyərlərlə də işləyir.

2. Çıxışların idarə olunması:

   • Kəsilmə (capping) — dəyərləri 1% və 99% percentillərə məhdudlaşdırır.
   • Çıxışların əvəz olunması — məsələn, median və ya ən yaxın "normal" dəyərlə.
   • Dayanıqlı ölçü metodlarından istifadə — məsələn, sklearn-də RobustScaler, median və interkvartil aralığını istifadə edir.

3. Ölçü və normalizasiya:

   • Transformasiyalardan sonra, məlumatları sıfır orta və vahid dispersiyaya gətirmək üçün standartlaşdırma tətbiq oluna bilər.

Python və sklearn kitabxanası ilə nümunə:

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer, RobustScaler
import numpy as np

# Nümunə məlumatlar və çıxışlar
data = np.array([[1], [2], [3], [4], [100]])

# Normal paylama yaxınlaşması üçün transformasiya
pt = PowerTransformer(method='yeo-johnson')
transformasiya = pt.fit_transform(data)

# Çıxışların nəzərə alınması ilə ölçü
scaler = RobustScaler()
ölçülənmiş_data = scaler.fit_transform(transformasiya)

print(ölçülənmiş_data)

Bu şəkildə, transformasiyalar və dayanıqlı ölçü metodlarının birləşməsi ilə məlumatlar daha normal paylamaya yaxınlaşdırıla və ekstremal dəyərlərin təsiri azaldıla bilər.