موضوع مقاله: تغییر مقیاس ویژگی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تغییر مقیاس ویژگی | مقدمه: تغییر مقیاس ویژگی روشی است که برای نرمال کردن محدوده متغیرهای مستقل یا ویژگی‌های داده‌ها استفاده می‌شود. | ## بخش 1: تغییر مقیاس ویژگی | در پردازش داده، به نرمال‌سازی داده نیز معروف است و عموماً در مرحله پیش پردازش داده‌ها انجام می‌شود. انگیزه از آنجایی که دامنه مقادیر داده‌های خام پراکنده است، در برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند خوشه‌بندی، توابع هدف بدون نرمال‌سازی به درستی کار نمی‌کنند. به عنوان مثال، بسیاری از طبقه‌بندی‌کننده‌ها فاصله بین دو نقطه را با فاصله اقلیدسی محاسبه می‌کنند. اگر یکی از ویژگی‌ها دارای طیف وسیعی از مقادیر باشد، فاصله توسط این ویژگی خاص کنترل می‌شود. بنابراین، محدوده همه ویژگی‌ها باید به گونه‌ای نرمال شود که هر ویژگی تقریباً سهم متناسبی در فاصله نهاییِ مورد استفاده در طبقه‌بندی داشته باشد. دلیل دیگری که چرا تغییر مقیاس ویژگی اعمال می‌شود این است که گرادیان کاهشی با تغییر مقیاس ویژگی بسیار سریع‌تر از بدون آن همگرا می‌شود. به ویژه اگر منظم‌سازی به عنوان بخشی از تابع ضرر به کار رود، استفاده از تغییر مقیاس ویژگی مهم است. | ## بخش 2: تغییر مقیاس ویژگی | (به طوری که ضرایب به طور مناسب تغییر کنند.) روش‌ها تغییر مقیاس (نرمال‌سازی کمینه-بیشینه) این تغییر مقیاس که در انگلیسی به آن min-max ساده ترین روش است و شامل تغییر مقیاس دامنه ویژگی‌ها برای مقیاس‌بندی محدوده در [۰، ۱] یا [-۱، ۱] است. فرمول کلی برای تغییر مقیاس به [۰، ۱] به صورت زیر ارائه می‌شود: که مقدار اصلی است، مقدار نرمال شده است. برای مثال، فرض کنید که داده‌های وزن دانش‌آموزان را داریم که در محدوده [۸۰ کیلوگرم، ۱۲۰ کیلوگرم] قرار میگیرند. برای تغییر مقیاس این داده‌ها، ابتدا مقدار ۸۰ را از وزن هر دانش‌آموز کم کرده و نتیجه را بر ۴۰ (تفاوت بین حداکثر و حداقل وزن) تقسیم می‌کنم. برای تغییر مقیاس یک محدوده بین یک مجموعه دلخواه از مقادیر [a, b]، فرمول به صورت زیر می‌شود: که مقادیر کمینه و بیشینه هستند. نرمال‌سازی میانگین که یک مقدار اصلی است، مقدار نرمال شده است، میانگین آن بردار ویژگی است. شکل دیگری از نرمال‌سازی میانگین وجود دارد که بر انحراف معیار تقسیم می‌شود که به آن استانداردسازی نیز می گویند. | ## بخش 3: تغییر مقیاس ویژگی | استانداردسازی (نرمال‌سازی Z-score) در یادگیری ماشینی، ما می‌توانیم انواع مختلفی از داده‌ها را مدیریت کنیم، به‌عنوان مثال سیگنال‌های صوتی و مقادیر پیکسل برای داده‌های تصویر، و این داده‌ها می‌تواند شامل چند بعد باشد. استانداردسازی ویژگی باعث می‌شود که مقادیر هر ویژگی در داده‌ها دارای میانگین صفر (هنگام تفریق میانگین در عدد) و دارای واریانس واحد باشد. این روش به طور گسترده برای نرمال‌سازی در بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند ماشین‌های بردار پشتیبان، رگرسیون لجستیک و شبکه‌های عصبی مصنوعی ) استفاده می‌شود. سپس میانگین را از هر ویژگی کم می‌کنم و مقادیر (میانگین قبلاً کم شده) هر ویژگی را بر انحراف معیار آن تقسیم می‌کنم. تغییر مقیاس به طول واحد گزینه دیگری که به طور گسترده در یادگیری ماشینی استفاده می‌شود، تغییر مقیاس اجزای یک بردار ویژگی است به طوری که بردار دارای طول یک باشد. این معمولاً به معنای تقسیم هر جزء بر طول اقلیدسی بردار است: در برخی کاربردها (مثلاً ویژگی‌های هیستوگرام) استفاده از نرم L ۱ (یعنی هندسه تاکسی ) بردار ویژگی می تواند عملی‌تر باشد. این امر به ویژه در صورتی مهم است که در مراحل یادگیری زیر از متریک اسکالر به عنوان اندازه‌گیری فاصله استفاده شود. | ## جمع‌بندی | کاربرد در گرادیان کاهشی تصادفی، مقیاس‌بندی ویژگی گاهی اوقات می تواند سرعت همگرایی الگوریتم را بهبود بخشد.