Feature Scaling
Feature Scaling is een techniek in machine learning die ervoor zorgt dat verschillende variabelen op een vergelijkbare schaal staan, waardoor modellen beter presteren en sneller convergeren.
Feature Scaling
Feature Scaling is een noodzakelijke stap in machine learning, vooral wanneer modellen worden getraind op datasets waarin variabelen verschillende eenheden en schalen hebben. Door de data te normaliseren of te standardiseren, voorkomt men dat features met grotere schalen de invloed van andere features domineren. Dit is cruciaal voor algoritmen die afhankelijk zijn van de afstand tussen gegevenspunten, zoals K-Nearest Neighbors en Support Vector Machines.
Een voorbeeld van Feature Scaling
Bij het trainen van een machine learning model kan het zijn dat variabelen zoals inkomen en leeftijd sterk verschillende schalen hebben, bijvoorbeeld inkomen in duizenden euros versus leeftijd in jaren. Dit kan leiden tot een ongewenste invloed van de variabele met de grootste schaal. Door Feature Scaling toe te passen, zoals Min-Max scaling of standaardisatie, worden deze variabelen herleid tot een gelijke schaal, waardoor het model accurater kan leren en voorspellingen kan doen.
Extra informatie over Feature Scaling:
- Feature Scaling is gebruikelijk bij pre-processing in machine learning.
- Er zijn verschillende methodes van Feature Scaling, waaronder standaardisatie (z-score normalisatie) en Min-Max scaling.
- Feature Scaling kan invloed hebben op zowel de snelheid als de nauwkeurigheid van het model.
Toffe artikelen die we vonden over Feature Scaling