Какие способы нормализации распределения данных существуют?

Нормализация распределения данных — важный этап предобработки в машинном обучении, позволяющий улучшить качество моделей. Основные способы нормализации:

• Минимакс-нормализация (Min-Max Scaling): преобразует данные в заданный диапазон, обычно [0,1].

  Формула: ( x' = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}} )

• Z-нормализация (стандартизация): приводит данные к распределению с нулевым средним и единичной дисперсией.

  Формула: ( x' = \frac{x - \mu}{\sigma} ), где (\mu) — среднее, (\sigma) — стандартное отклонение.

• Robust Scaling: использует медиану и межквартильный размах, устойчив к выбросам.

• Логарифмическое преобразование: применяется для сдвига распределения, приближая его к нормальному.

• Box-Cox и Yeo-Johnson трансформации: более сложные методы для нормализации распределений, особенно когда данные сильно скошены.

Выбор метода зависит от характера данных и требований модели. Например, для алгоритмов, чувствительных к масштабу (SVM, KNN), часто используют стандартизацию или минимакс-нормализацию.