Чаро нормализатсияи хусусиятҳо зарур аст?

Тартиб додани хусусиятҳо барои овардани маълумотҳоро ба як шкалаи ягона зарур аст, ки барои дуруст кор кардани бисёре аз алгоритмҳои омӯзиши мошин муҳим аст. Агар хусусиятҳо дар шкалҳои гуногун бошанд (масалан, яке дар метр, дигаре дар километр), алгоритмҳое, ки асос ёфтаанд ба ҳисоб кардани масофа (масалан, k-ҳамсояҳои наздик, SVM, пастшавии градиент) метавонанд аҳамияти хусусиятҳоро нодуруст арзёбӣ кунанд.

Тартиб додани хусусиятҳо кӯмак мекунад:

• Ба суръат бахшидани ҳамҷояшавии алгоритмҳои оптимизатсия.
• Аз ҳукмронии хусусиятҳои бо арзишҳои калон худдорӣ кардан.
• Ба беҳтар кардани сифати модел ва устувории омӯзиш.

Масалан, нормализатсияи Min-Max:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

Ё стандартизация (ба миёна 0 ва стандартии 1 расондан):

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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