Valores de la escala R entre 0 y 1
La normalización es una técnica que se aplica a menudo como parte de la preparación de datos para el aprendizaje automático. El objetivo de la normalización es cambiar los valores de las columnas numéricas del conjunto de datos para utilizar una escala común, sin distorsionar las diferencias en los rangos de valores ni perder información. La normalización también es necesaria para que algunos algoritmos modelen los datos correctamente.
Por ejemplo, suponga que su conjunto de datos de entrada contiene una columna con valores que van de 0 a 1, y otra columna con valores que van de 10.000 a 100.000. La gran diferencia en la escala de los números podría causar problemas cuando intente combinar los valores como características durante el modelado.
La normalización evita estos problemas creando nuevos valores que mantienen la distribución general y las proporciones en los datos de origen, a la vez que mantienen los valores dentro de una escala aplicada en todas las columnas numéricas utilizadas en el modelo.
Algunos algoritmos requieren que los datos se normalicen antes de entrenar un modelo. Otros algoritmos realizan su propio escalado o normalización de datos. Por lo tanto, cuando elija un algoritmo de aprendizaje automático para construir un modelo predictivo, asegúrese de revisar los requisitos de datos del algoritmo antes de aplicar la normalización a los datos de entrenamiento.
¿Por qué normalizamos los datos entre 0 y 1?
Normalización: Estandarizar las características alrededor del centro y 0 con una desviación estándar de 1 es importante cuando comparamos medidas que tienen diferentes unidades. Las variables que se miden a diferentes escalas no contribuyen por igual al análisis y podrían acabar creando un bais.
¿Existe una función de normalización en Excel?
Puede realizar la normalización en Excel utilizando la función STANDARDIZE. Esta función tiene una potente fórmula de normalización incorporada que le permite normalizar un número basándose en la desviación estándar y la media de todo el conjunto de datos.
¿Cómo se convierten los datos para normalizarlos?
Estandarización (normalización de la puntuación Z):
Esto se hace restando una medida de localización (x- x̅) y dividiendo por una medida de escala ( σ). Esto transforma sus datos para que la distribución resultante tenga una media de 0 y una desviación estándar de 1.
Normalización mínimo-máxima
SintaxisN = normalizar(A)N = normalizar(A,dim)N = normalizar(___,método)N = normalizar(___,método,tipo de método)N = normalizar(___,’centro’,tipo de centro,’escala’,tipo de escala)N = normalizar(___,Nombre,Valor)[N,C,S] = normalizar(___)DescripciónejemploN = normalizar(A)
normalizar(A2,’centro’,C,’escala’,S).Ejemploscolapsar todosDatos vectoriales y matriciales Abrir el script en vivoNormalizar los datos en un vector y una matriz calculando la puntuación z.Crear un vector v y calcular la puntuación z, normalizando los datos para que tengan media 0 y desviación estándar 1.v = 1:5;
Normalizar varios conjuntos de datos con los mismos parámetros Abrir Live ScriptNormalizar un conjunto de datos, devolver los valores de los parámetros calculados y reutilizar los parámetros para aplicar la misma normalización a otro conjunto de datos.Crear un horario con dos variables: Temperatura y Velocidad del viento. A continuación, cree un segundo calendario con las mismas variables, pero con las muestras tomadas un año más tarde.rng default
Normalice el primer horario. Especifique tres salidas: la tabla normalizada, y también los valores de los parámetros de centrado y escalado C y S que la función utiliza para realizar la normalización.[T1_norm,C,S] = normalize(T1)T1_norm=10×2 timetable
Valores de la escala de Excel
Una vez que normalizamos el primer valor en la celda B2, podemos pasar el ratón por la esquina inferior derecha de la celda B2 hasta que aparezca un pequeño +. Haz doble clic en el + para copiar la fórmula en el resto de las celdas:
Si un punto de datos particular tiene un valor normalizado mayor que 0, es una indicación de que el punto de datos es mayor que la media. A la inversa, un valor normalizado menor que 0 es una indicación de que el punto de datos es menor que la media.
Cada uno de los valores normalizados del conjunto de datos puede ayudarnos a entender lo cerca o lejos que está un valor de datos concreto de la media. Un valor normalizado pequeño indica que un valor está cerca de la media, mientras que un valor normalizado grande indica que un valor está lejos de la media.
Normalizar los datos
La normalización (o estandarización) es un paso esencial en el análisis de grandes conjuntos de datos. Encontrar las puntuaciones z de una muestra de datos basada en la desviación estándar y la media de todo el conjunto de datos puede ayudarle a conseguir una carga de trabajo más manejable. Esto es especialmente cierto cuando se comparan varios conjuntos de datos. En este artículo, vamos a mostrarle cómo normalizar los datos en Excel.
La normalización en este caso significa esencialmente estandarización. La normalización es el proceso de transformación de los datos basado en la media y la desviación estándar de todo el conjunto. Así, los datos transformados se refieren a una distribución estándar con una media de 0 y una varianza de 1.
En un conjunto de datos normalizados, los valores positivos representan valores por encima de la media, y los valores negativos representan valores por debajo de la media. Por ejemplo, +1 significa que un valor concreto está una desviación estándar por encima de la media, y -1 significa lo contrario.
Excel tiene una función llamada STANDARDIZE que calcula y devuelve el valor normalizado de una distribución caracterizada por la media aritmética y la desviación estándar. La función requiere los valores de la media aritmética y la desviación estándar del usuario.