Feature scaling
फीचर स्केलिंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग स्वतंत्र चर या डेटा की विशेषताओं की सीमा को सामान्य करने के लिए किया जाता है। डेटा प्रोसेसिंग में, इसे डेटा सामान्यीकरण के रूप में भी जाना जाता है और आमतौर पर डेटा प्रीप्रोसेसिंग चरण के दौरान किया जाता है। प्रेरणा चूंकि कच्चे डेटा के मूल्यों की सीमा व्यापक रूप से भिन्न होती है, कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में, वस्तुनिष्ठ कार्य सामान्यीकरण के बिना ठीक से काम नहीं करेंगे। उदाहरण के लिए, कई वर्गीकरणकर्ता यूक्लिडियन दूरी द्वारा दो बिंदुओं के बीच की दूरी की गणना करते हैं। यदि विशेषताओं में से किसी एक में मूल्यों की एक विस्तृत श्रृंखला है, तो दूरी इस विशेष विशेषता द्वारा नियंत्रित की जाएगी। इसलिए, सभी विशेषताओं की सीमा को सामान्य किया जाना चाहिए ताकि प्रत्येक विशेषता अंतिम दूरी के लगभग आनुपातिक रूप से योगदान दे। फीचर स्केलिंग को लागू करने का एक अन्य कारण यह है कि ग्रेडिएंट डिसेंट इसके बिना की तुलना में फीचर स्केलिंग के साथ बहुत तेजी से अभिसरण करता है। फीचर स्केलिंग को लागू करना भी महत्वपूर्ण है यदि नियमितकरण का उपयोग लॉस फंक्शन के हिस्से के रूप में किया जाता है (ताकि गुणांक को उचित रूप से दंडित किया जा सके)। रीस्केलिंग के तरीके (न्यूनतम-अधिकतम सामान्यीकरण) जिसे न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग या न्यूनतम-अधिकतम सामान्यीकरण के रूप में भी जाना जाता है, रीस्केलिंग सबसे सरल विधि है और इसमें [0,1] या [−1,1] में सीमा को मापने के लिए सुविधाओं की सीमा को फिर से मापना शामिल है। लक्ष्य सीमा का चयन डेटा की प्रकृति पर निर्भर करता है। [0,1] के न्यूनतम-अधिकतम के लिए सामान्य सूत्र इस प्रकार दिया गया हैः जहाँ एक मूल मान है, सामान्यीकृत मान है। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हमारे पास छात्रों के वजन का डेटा है, और छात्रों का वजन [160 पाउंड, 200 पाउंड] है। इस डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए, हम पहले प्रत्येक छात्र के वजन से 160 घटाते हैं और परिणाम को 40 (अधिकतम और न्यूनतम वजन के बीच का अंतर) से विभाजित करते हैं। मानों के एक मनमाने समूह [a, b] के बीच एक सीमा को पुनः प्राप्त करने के लिए, सूत्र बन जाता हैः न्यूनतम-अधिकतम मान कहाँ हैं। माध्य सामान्यीकरण जहाँ एक मूल मान है, सामान्यीकृत मान है, उस विशेषता सदिश का माध्य है। साधन सामान्यीकरण का एक और रूप है जो मानक विचलन से विभाजित होता है जिसे मानकीकरण भी कहा जाता है। मानकीकरण (जेड-स्कोर सामान्यीकरण) मशीन लर्निंग में, हम विभिन्न प्रकार के डेटा को संभाल सकते हैं, जैसे। छवि डेटा के लिए ऑडियो संकेत और पिक्सेल मान, और इस डेटा में कई आयाम शामिल हो सकते हैं। विशेषता मानकीकरण डेटा में प्रत्येक विशेषता के मूल्यों को शून्य-अर्थ (अंश में माध्य को घटाते समय) और इकाई-विचरण बनाता है। इस विधि का व्यापक रूप से कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे, समर्थन वेक्टर मशीन, रसद प्रतिगमन और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) में सामान्यीकरण के लिए उपयोग किया जाता है। गणना की सामान्य विधि प्रत्येक विशेषता के लिए वितरण माध्य और मानक विचलन निर्धारित करना है। इसके बाद हम प्रत्येक विशेषता से माध्य को घटाते हैं। फिर हम प्रत्येक विशेषता के मानों (माध्य पहले से ही घटाया गया है) को उसके मानक विचलन से विभाजित करते हैं। मूल विशेषता सदिश कहाँ है, उस विशेषता सदिश का माध्य है, और इसका मानक विचलन है। इकाई लंबाई तक स्केलिंग मशीन-लर्निंग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एक अन्य विकल्प एक फीचर वेक्टर के घटकों को इस तरह मापना है कि पूर्ण वेक्टर की लंबाई एक हो। इसका मतलब आम तौर पर प्रत्येक घटक को सदिश की यूक्लिडियन लंबाई से विभाजित करना हैः कुछ अनुप्रयोगों में (जैसे, हिस्टोग्राम विशेषताएँ) विशेषता सदिश के एल1 मानक (यानी, टैक्सिकैब ज्यामिति) का उपयोग करना अधिक व्यावहारिक हो सकता है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है यदि निम्नलिखित सीखने के चरणों में स्केलर मीट्रिक का उपयोग दूरी माप के रूप में किया जाता है। ध्यान दें कि यह केवल काम करता है। अनुप्रयोग स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट में, फीचर स्केलिंग कभी-कभी एल्गोरिथ्म की अभिसरण गति में सुधार कर सकता है। समर्थन वेक्टर मशीनों में, यह समर्थन वैक्टर खोजने के समय को कम कर सकता है। ध्यान दें कि फीचर स्केलिंग एसवीएम परिणाम को बदल देता है। सामान्यीकरण (सांख्यिकी) मानक स्कोर एफ. एम. एल. एल. आर., फीचर स्पेस अधिकतम संभावना रैखिक प्रतिगमन संदर्भ आगे पढ़ने के लिए बाहरी लिंक एंड्रयू एन. जी. द्वारा फीचर स्केलिंग मशीन लर्निंग सांख्यिकीय डेटा परिवर्तन पर व्याख्यान