Normalizacja wyniku z: definicja i przykłady

Normalizacja wyniku Z odnosi się do procesu normalizacji każdej wartości w zestawie danych w taki sposób, że średnia wszystkich wartości wynosi 0, a odchylenie standardowe wynosi 1.

Aby przeprowadzić normalizację wyniku Z dla każdej wartości w zbiorze danych, używamy następującej formuły:

Nowa wartość = (x – μ) / σ

Złoto:

• x : Wartość oryginalna
• μ : Średnia danych
• σ : Odchylenie standardowe danych

Poniższy przykład pokazuje, jak w praktyce przeprowadzić normalizację wyniku Z na zestawie danych.

Przykład: przeprowadzanie normalizacji wyniku Z

Załóżmy, że mamy następujący zbiór danych:

Korzystając z kalkulatora, możemy zobaczyć, że średnia zbioru danych wynosi 21,2 , a odchylenie standardowe wynosi 29,8 .

Aby przeprowadzić normalizację wyniku Z do pierwszej wartości w zbiorze danych, możemy użyć następującego wzoru:

• Nowa wartość = (x – μ) / σ
• Nowa wartość = (3 – 21,2) / 29,8
• Nowa wartość = -0,61

Możemy użyć tej formuły, aby przeprowadzić normalizację wyniku Z dla każdej wartości w zbiorze danych:

Średnia znormalizowanych wartości wynosi 0 , a odchylenie standardowe znormalizowanych wartości wynosi 1 .

Znormalizowane wartości reprezentują liczbę odchyleń standardowych między wartością pierwotną a średnią.

Na przykład:

• Pierwsza wartość w zbiorze danych wynosi 0,61 odchylenia standardowego poniżej średniej.
• Druga wartość w zbiorze danych wynosi 0,54 odchylenia standardowego poniżej średniej.
• …
• Ostatnia wartość w zbiorze danych wynosi 3,79 odchylenia standardowego powyżej średniej.

Zaletą wykonywania tego typu normalizacji jest to, że oczywista wartość odstająca w zbiorze danych (134) została przekształcona w taki sposób, że nie jest już masową wartością odstającą.

Jeśli następnie użyjemy tego zbioru danych do dopasowania pewnego rodzaju modelu uczenia maszynowego , wartość odstająca nie będzie już miała tak dużego wpływu, jak mogłaby mieć na dopasowanie modelu.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki zawierają dodatkowe informacje na temat różnych technik normalizacji:

Standaryzacja czy normalizacja: jaka jest różnica?
Jak normalizować dane między 0 a 1
Jak normalizować dane od 0 do 100