Logo kk.boatexistence.com

Деректерді қалыпқа келтіру кезінде мәндер қандай масштабқа өзгертіледі?

Мазмұны:

Деректерді қалыпқа келтіру кезінде мәндер қандай масштабқа өзгертіледі?
Деректерді қалыпқа келтіру кезінде мәндер қандай масштабқа өзгертіледі?

Бейне: Деректерді қалыпқа келтіру кезінде мәндер қандай масштабқа өзгертіледі?

Бейне: Деректерді қалыпқа келтіру кезінде мәндер қандай масштабқа өзгертіледі?
Бейне: КӨЗІҢІЗДІ 3 МИНУТТА ӨТЕ МЫҚТЫ ЕТЕДІ, Көзіңіз бұрынғы қалпына келгенін қаласаңыз, Керек арнасы 2024, Мамыр
Anonim

Нормалдау дегеніміз не? Қалыпқа келтіру - мәндер соңында 0 және 1 аралығында болатындай етіп жылжытылатын және қайта масштабталатын масштабтау әдісі. Ол сондай-ақ Мин-Макс масштабтау ретінде белгілі. Мұнда Xmax және Xmin сәйкесінше мүмкіндіктің максималды және ең төменгі мәндері болып табылады.

Мәнге қалыпқа келтіру нені білдіреді?

Ең қарапайым жағдайларда, бағалауларды қалыпқа келтіру әртүрлі шкалаларда өлшенген мәндерді шартты түрде жалпы шкалаға, көбінесе орташалау алдында реттеуді білдіреді. … Кейбір қалыпқа келтіру түрлері кейбір өлшем айнымалысына қатысты мәндерге жету үшін тек қайта масштабтауды қамтиды.

Қалыпқа келтіру деректерге не береді?

Деректерді қалыпқа келтіру – деректерді барлық жазбалар мен өрістерде ұқсас болып көрінетіндей етіп ұйымдастыру. Ол тазалауға, ықтимал тұтынушыны құруға, сегменттеуге және жоғары сапалы деректерге әкелетін енгізу түрлерінің бірігуін арттырады.

Дерек мәндерін қалай қалыпқа келтіресіз?

Excel бағдарламасындағы деректерді қалай қалыпқа келтіруге болады

  1. 1-қадам: орташа мәнді табыңыз. Алдымен деректер жиынының орташа мәнін табу үшін=AVERAGE (мәндер ауқымы) функциясын қолданамыз.
  2. 2-қадам: Стандартты ауытқуды табыңыз. Содан кейін деректер жиынының стандартты ауытқуын табу үшін=STDEV(мәндер ауқымы) функциясын қолданамыз.
  3. 3-қадам: мәндерді қалыпқа келтіру.

Неге бізге деректерді қалыпқа келтіру керек?

Нормаластыру деректеріңіздің масштабтары әртүрлі болған кезде және сіз қолданып жатқан алгоритм деректеріңіздің таралуына қатысты жорамалдар жасамағанда пайдалы болады k-ең жақын көршілер және жасанды нейрон сияқты желілер. Стандарттау деректеріңізде Гаусс (қоңырау қисығы) таралуы бар деп болжайды.

Ұсынылған: