2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
सामान्यीकरण उपयोगी है जब आपके डेटा में अलग-अलग पैमाने होते हैं और आप जिस एल्गोरिथम का उपयोग कर रहे हैं, वह आपके डेटा के वितरण के बारे में धारणा नहीं बनाता है, जैसे k-निकटतम पड़ोसी और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क। मानकीकरण मानता है कि आपके डेटा में गॉसियन (घंटी वक्र) वितरण है।
हमें डेटा कब सामान्य करना चाहिए?
डेटा को सामान्यीकृत या मानकीकृत किया जाना चाहिए सभी चरों को एक दूसरे के अनुपात में लाने के लिए। उदाहरण के लिए, यदि एक चर दूसरे (औसतन) से 100 गुना बड़ा है, तो आपके मॉडल का व्यवहार बेहतर हो सकता है यदि आप दो चरों को लगभग बराबर करने के लिए सामान्य/मानकीकृत करते हैं।
सामान्यीकरण और मानकीकरण में क्या अंतर है?
सामान्यीकरण का अर्थ आम तौर पर मूल्यों को [0, 1] की श्रेणी में पुनर्विक्रय करना है। मानकीकरण का मतलब आम तौर पर डेटा को 0 के माध्य और 1 (इकाई विचरण) के मानक विचलन के लिए पुनर्विक्रय करना है।
हमें कब और क्यों डेटा सामान्यीकरण की आवश्यकता है?
सरल शब्दों में, सामान्यीकरण सुनिश्चित करता है कि आपका सारा डेटा सभी रिकॉर्ड में एक जैसा दिखता और पढ़ता है। सामान्यीकरण कंपनी के नाम, संपर्क नाम, यूआरएल, पता जानकारी (सड़कों, राज्यों और शहरों), फोन नंबर और नौकरी के शीर्षक सहित क्षेत्रों को मानकीकृत करेगा।
आप सामान्यीकरण और मानकीकरण कैसे चुनते हैं?
व्यापार की दुनिया में, "सामान्यीकरण" का आम तौर पर मतलब है कि मूल्यों की सीमा है"0.0 से 1.0 तक सामान्यीकृत"। "मानकीकरण" का आमतौर पर मतलब है कि मानों की श्रेणी "मानकीकृत" है, यह मापने के लिए कि मान अपने माध्य से कितने मानक विचलन हैं।
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