Xüsusiyyətlərin miqyaslandırılması modelin öyrənməsinə necə təsir edir?

Xüsusiyyətlərin miqyaslandırılması (feature scaling) modelin təliminə aşağıdakı şəkildə təsir edir:

• Algoritmlərin yaxınlaşmasını sürətləndirir — çoxsaylı optimallaşdırma metodları (məsələn, gradient enişi) eyni miqyasda olan xüsusiyyətlərdə daha səmərəli işləyir.
• Böyük dəyərlərə malik xüsusiyyətlərin üstünlük qazanmasının qarşısını alır — miqyaslandırma olmadan, böyük ədədi dəyərlərə malik xüsusiyyətlər modelə nisbətən çox təsir edə bilər.
• Modelin keyfiyyətini artırır — xüsusən, ölçüyə həssas olan alqoritmlər üçün, məsələn, k-ən yaxın qonşu, SVM, logistika regresiyası.

Yaygın miqyaslandırma metodları:

• Normallaşdırma (Min-Max Scaling) — dəyərləri [0,1] aralığına gətirir.
• Standartlaşdırma (Standard Scaling) — məlumatları orta qiyməti sıfır və standart sapması bir olan paylanmaya uyğunlaşdırır.

Python-da sklearn istifadə edərək nümunə:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

Beləliklə, xüsusiyyətlərin miqyaslandırılması modellərin təlimində stabilliyi və səmərəliliyi artırır.