Dos métodos son muy comunes:
- Escala mínima -máxima : reste el valor mínimo y divida por el rango (es decir, valor máximo – valor mínimo) de cada columna. Cada nueva columna tiene [matemática] 0 [/ matemática] como su valor mínimo y [matemática] 1 [/ matemática] como su máximo.
- Escala de estandarización : reste la media [1] y divida por la desviación estándar [2] de cada columna. Cada nueva columna tiene una media [matemática] 0 [/ matemática] y una desviación estándar de [matemática] 1 [/ matemática].
Otro menos común que es útil cuando se trabaja en espacios métricos [3] (digamos que si se agrupa (4)):
- Escala de longitud uno o normalización : divida cada característica por su norma [matemática] L_ {2} [/ matemática] [5] (o cualquier otra [matemática] L_ {p} [/ matemática] [6]).
Apliquemos estos tres métodos diferentes a [math] x = [1,2,3] [/ math] (el vector transformado se denota [math] \ hat {x} [/ math])
- ¿Quién cifra los datos?
- ¿Cuáles son los beneficios de una buena gestión de datos?
- ¿Cuáles son las herramientas utilizadas por un analista de sistemas para organizar los datos recopilados durante el proceso de análisis?
- ¿Cuáles son los métodos de ciencia de datos más utilizados en los negocios?
- ¿Qué tipo de habilidades necesita una ciencia de datos?
- Min-Max : [matemáticas] \ min (x) = 1, \, \ max (x) = 3 \, => \ hat {x} = \ frac {[0, 1, 2]} {2} = [ 0, 0.5, 1] [/ matemáticas].
- Estandarización ([matemática] m [/ matemática] denota la media y [matemática] \ sigma [/ matemática] la desviación estándar): [matemática] m (x) = 2, \, \ sigma (x) = \ sqrt {\ frac {2} {3}} \, => \ hat {x} =… [/ math] (a la izquierda para el lector).
- Normalización ([matemática] L_ {2} [/ matemática] normalización): [matemática] L_ {2} (x) = \ sqrt {1 + 4 + 9} = \ sqrt {14} \, => \ hat {x } =… [/ Math] (dejado para el lector también).
Puede obtener más información sobre este tema (fascinante) aquí [7].
Para una implementación de los diferentes métodos enumerados anteriormente en Python , recomiendo leer los primeros párrafos de la documentación de scikit-learn [8] [9].
¡Disfrutar!
Notas al pie
[1] Media – Wikipedia
[2] Desviación estándar – Wikipedia
[3] Espacio métrico – Wikipedia
[4] Análisis de conglomerados – Wikipedia
[5] L ^ 2-Norma – de Wolfram MathWorld
[6] Espacio Lp – Wikipedia
[7] Escalado de características – Wikipedia
[8] scikit-learn: aprendizaje automático en Python
[9] 4.3. Datos de preprocesamiento
