Normalizacja zmiennych to proces stosowany w celu przekształcenia danych w zbiorze danych do wspólnej skali, co pozwala na łatwiejsze porównanie i analizę danych. Odbywa się to poprzez dostosowanie wartości każdej zmiennej tak, aby wszystkie mieściły się w tym samym zakresie wartości, zwykle między 0 a 1. Normalizacja jest ważnym krokiem we wstępnym przetwarzaniu danych, ponieważ pomaga zmniejszyć złożoność danych i pozwala uzyskać dokładniejsze wyniki analizy.
Najpopularniejsza metoda normalizacji zmiennych nosi nazwę normalizacji min-max, która jest również znana jako skalowanie cech. W tej metodzie każda zmienna jest skalowana w dół tak, aby jej minimalna wartość wynosiła 0, a maksymalna 1. Odbywa się to poprzez odjęcie minimalnej wartości zmiennej od każdej wartości w zbiorze danych, a następnie podzielenie jej przez różnicę pomiędzy wartością maksymalną i minimalną. Dzięki temu wszystkie wartości znajdują się w tym samym zakresie, co ułatwia ich porównywanie.
Inna metoda normalizacji nosi nazwę normalizacji z-score. Ta metoda wykorzystuje średnią i odchylenie standardowe danych do normalizacji wartości. W tej metodzie każda wartość jest odejmowana od średniej, a następnie dzielona przez odchylenie standardowe. W wyniku tego otrzymamy wartości skupione wokół 0 z zakresem od -1 do 1.
Należy zauważyć, że normalizacja powinna być stosowana tylko wtedy, gdy dane są normalnie rozłożone. Jeśli dane nie są normalnie rozłożone, to zamiast tego należy użyć innych metod, takich jak transformacja logarytmiczna. Dodatkowo, normalizacja nie powinna być stosowana, jeśli w danych występują wartości odstające, ponieważ może to zniekształcić wyniki.
Normalizacja jest przydatną techniką przygotowania danych do dalszej analizy. Pomaga ona zmniejszyć złożoność danych i uczynić je łatwiejszymi do zrozumienia i interpretacji. Normalizacja może również pomóc w modelach uczenia maszynowego, ponieważ może poprawić wydajność niektórych algorytmów. Dodatkowo normalizacja zmiennych może ułatwić porównania między różnymi zbiorami danych, ponieważ zapewnia, że wszystkie zmienne są na tej samej skali.
Ogólnie rzecz biorąc, normalizacja zmiennych jest ważnym krokiem we wstępnym przetwarzaniu danych i może pomóc w poprawie dokładności i wydajności analiz i modeli uczenia maszynowego. Ważne jest, aby pamiętać, że normalizacja powinna być stosowana tylko wtedy, gdy dane są normalnie rozłożone i nie powinna być stosowana, jeśli obecne są wartości odstające. Dodatkowo, w zależności od rodzaju normalizowanych danych należy stosować różne metody.