Normalizatsiya ma'lumotlaringizning taqsimlanishi Gauss taqsimotiga mos kelmasligini bilsangiz foydalanish yaxshidir. … Boshqa tomondan, maʼlumotlar Gauss taqsimotiga mos keladigan hollarda standartlashtirish foydali boʻlishi mumkin.
Normallashtirish yoki standartlashtirishdan foydalanishim kerakmi?
Maʼlumotlaringiz turli miqyoslarga ega boʻlsa va siz foydalanayotgan algoritm maʼlumotlaringizni taqsimlash haqida taxminlar qilmasa, masalan, k-eng yaqin qoʻshnilar va sunʼiy neyron tarmoqlarda normallashtirish foydali boʻladi. Standartlashtirish maʼlumotlaringiz Gauss (qoʻngʻiroq egri chizigʻi) taqsimotiga ega deb taxmin qiladi.
Standartlashtirish normallashtirish bilan bir xilmi?
Biznes olamida "normallashtirish" odatda qiymatlari diapazoni "0 dan boshlab normallashtirilganligini bildiradi.0 - 1,0". "Standartlashtirish" odatda qiymatlar diapazoni qiymat o'rtachadan qancha standart og'ish ekanligini o'lchash uchun "standartlashtirilgan"ligini bildiradi.
Ma'lumotlarni normallashtirish har doim yaxshimi?
Normallashtirish orqali siz mutlaq maksimal va minimal qiymatlar kabi maʼlumotlar haqidagi baʼzi maʼlumotlarni tashlab ketasiz. Shunday qilib, hech qanday qoida yoʻq. Boshqalar aytganidek, normallashtirish har doim ham qo'llanilmaydi; masalan amaliy nuqtai nazardan.
Ma'lumotlarni qachon normallashtirmaslik kerak?
Normallashtirmaslik uchun ba'zi yaxshi sabablar
- Qoʻshilish qimmat. Ma'lumotlar bazasini normallashtirish ko'pincha ko'plab jadvallarni yaratishni o'z ichiga oladi. …
- Normallashtirilgan dizayn qiyin. …
- Tez va iflos tez va iflos bo'lishi kerak. …
- Agar siz NoSQL ma'lumotlar bazasidan foydalanayotgan bo'lsangiz, an'anaviy normallashtirish istalmagan.
