MinMax vs Standard vs Robust：三种特征缩放怎么选 – wang_yb
多くの人は、特徴エンジニアリングを行うときに、一連の固定アクションを持っています。StandardScaler それから fit_transform。 (つまり、最初にデータを標準化してからモデルをトレーニングします) これは教科書のデータセットでは問題ありませんが、注文金額、ページ滞在時間、インターフェイス時間などの実際のデータは、ほぼ自然に右に偏っており、常にいくつかの法外な値が混在しています。 StandardScaler 平均値と標準偏差を定規として使用すると、これら 2 つの数値自体が極値によって偏ることになります。あなたは標準化を行ったと思っていますが、実際には正常なサンプルの区別を減らしています。 この記事では、注文金額データを使用して、一般的に使用される 3 つのフィーチャ スケーラー (MinMax、標準、ロバスト) を 1 つずつ実行し、それぞれがどのようなデータに変換されるかを確認し、最後にプロジェクトに直接コピーできる一連の選択ルールを提供します。 まず一つはっきりさせておきたいのは、スケーリングしても分布形状は変わりません右バイアスまたは右バイアス、ロングテールまたはロングテール。変換 (位置の変更) とストレッチ…