Таны өгөгдөл өөр өөр масштабтай, таны ашиглаж буй алгоритм таны өгөгдлийн тархалтын талаар таамаглал дэвшүүлдэггүй хамгийн ойрын хөршүүд, хиймэл мэдрэлийн систем зэрэгүед хэвийн болгох нь ашигтай. сүлжээнүүд. Стандартчилал нь таны өгөгдлийг Гауссын (хонхны муруй) тархалттай гэж үздэг.
Бид өгөгдлийг хэзээ хэвийн болгох вэ?
Бүх хувьсагчдыг өөр хоорондоо пропорциональ болгохын тулд өгөгдлийг хэвийн болгох эсвэл стандартчилах байх ёстой. Жишээлбэл, хэрэв нэг хувьсагч нөгөөгөөсөө 100 дахин том бол (дунджаар) хэрэв та хоёр хувьсагчийг ойролцоогоор тэнцүү байхаар хэвийн болгож/стандарчилбал таны загвар илүү сайн ажиллах болно.
Нэвчилт болон стандартчилал хоёрын ялгаа юу вэ?
Нормчилол гэдэг нь утгуудыг [0, 1] мужид дахин хэмждэг гэсэн үг юм. Стандартчилал гэдэг нь ерөнхийдөө өгөгдлийг дундаж 0, стандарт хазайлт 1 (нэгж хэлбэлзэл) байхаар дахин хэмждэг гэсэн үг юм.
Бид хэзээ, яагаад өгөгдлийг хэвийн болгох хэрэгтэй вэ?
Хялбараар хэлбэл, нэвчилт нь таны бүх өгөгдөл бүх бичлэг дээр адилхан харагдах ба уншихад тусална. Нормчилол нь компанийн нэр, холбоо барих нэр, URL, хаягийн мэдээлэл (гудамж, муж, хот), утасны дугаар, ажлын нэр зэрэг талбаруудыг стандартчилна.
Та нормчилол, стандартчиллыг хэрхэн сонгох вэ?
Бизнесийн ертөнцөд "хэвийн болгох" гэдэг нь ихэвчлэн утгын хүрээг илэрхийлдэг"0.0 -с 1.0 байхаар хэвийн болгосон". "Стандартчилал" гэдэг нь гол төлөв утгын мужийг "стандаршуулсан" утгыг дундажаас хэдэн стандарт хазайлттай болохыг хэмжихийг хэлнэ.
