Como dimensionar e normalizar dados para obter o desempenho ideal do aprendizado de máquina?

3 Dimensionamento de recursos

O dimensionamento de recursos é crucial ao lidar com algoritmos sensíveis à magnitude dos dados, como máquinas de vetor de suporte ou vizinhos k-mais próximos. Ao dimensionar seus recursos, você garante que cada um contribua proporcionalmente para a previsão final. Isso evita que recursos com intervalos maiores dominem o processo de aprendizado do modelo. Você pode executar o dimensionamento de recursos usando várias técnicas, incluindo as mencionadas acima, dependendo dos requisitos específicos do conjunto de dados e do algoritmo de ML.

4 Manipulação de outliers

Outliers podem distorcer significativamente o processo de dimensionamento e normalização. Antes de aplicar essas técnicas, é essencial identificar e lidar com outliers. Técnicas como IQR (Intervalo Interquartil) A pontuação ajuda a detectar valores atípicos definindo pontos de dados "normais" dentro de um intervalo que exclui desvios extremos. Uma vez identificado, você pode decidir se deseja remover esses outliers ou usar métodos de dimensionamento robustos, como o Robust Scaler no Scikit-Learn, que usa o intervalo mediano e interquartil, reduzindo a influência de outliers.

5 Transformação de dados

Às vezes, seus dados podem se beneficiar de transformações mais avançadas, como escala logarítmica ou exponencial, para estabilizar a variância e tornar os padrões mais perceptíveis para algoritmos de ML. Essas transformações podem ser particularmente eficazes ao lidar com dados multiplicativos ou quando você deseja diminuir o efeito de grandes valores. Para aplicar essas transformações, você pode usar funções como np.log ou np.exp da biblioteca NumPy, que aplica operações elementares às matrizes de dados.

6 Escolhendo Técnicas

A escolha da técnica correta de dimensionamento e normalização depende do contexto. Isso requer uma compreensão das características de seus dados e dos requisitos do algoritmo de ML que você está usando. Por exemplo, algoritmos baseados em árvores, como Florestas Aleatórias, são menos sensíveis à escala de dados, enquanto algoritmos baseados em descida de gradiente se beneficiam muito do dimensionamento de recursos. Sempre examine a distribuição e a escala dos dados antes de decidir por uma estratégia e considere testar várias técnicas para encontrar a mais eficaz para seu cenário específico.

7 Veja o que mais considerar

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