特徴量エンジニアリングを勉強中。 欠損値の確認、補完、データの正規化、標準化、元の説明変数をいじり新しい特徴量を作成。 本に書いてあるのは一例で、実践フェーズで適材適所を見つけて方法を選ぶんやろな、さっさとコンペに参加すべきだろなと思いつつまずは今読んでいる本を走破します。

返信先:@Hironobu1970他4人・時代や地域や年齢などによる影響がある場合は何らかの正規化/標準化を行い、両者を比較可能にする ・直接的に□□を求めることが困難である場合は、別の定量的指標などから推定するなどの代替手段を用いるが、その場合には、推定の計算方法の妥当性について評価する →

標準化⊂正規化

返信先:@TUSkenpi正規化じゃなくて標準化？この言葉の違いわからないけど

【正規化vs標準化】 混同しやすい正規化と標準化の違いをまとめたよ🤔 予測モデル構築の前に、scikit-learnのStandardScalerを使って標準化することが多いね！ 重回帰分析やクラスタリングなどは値の大きい説明変数があるとその変数に引っ張られてしまうので、注意だね👍 pic.twitter.com/QsVuPGVfAk

社内コンペ2日目 撃沈中 特長量を増やしてもNG 対数変換修正したらさらにLB悪化 数値データを標準化、正規化 でも悪化 LBは今朝から上がらず 悩んで色々調べたり 考えて試したり 勉強になっています 明日は 外れ値を見て みよう #Python pic.twitter.com/mzNamteY7n

#今日の積み上げ #G検定 G検定対策 シラバスの用語ベースで問題つくろう#48【更なるテクニック②】(正規化、標準化、白色化、バッチ正規化、早期終了) youtu.be/1Qvua566zVc?si… @YouTubeより #駆け出しエンジニアと繋がりたい

画像データは通常、正規化や標準化が必要です。ImageDataGeneratorなどを使用してデータ拡張も考慮すると良いです。 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ImageDataGeneratorは本当、神ってる☺️ madogiwatosatori.blogspot.com/2024/01/keras.…

メモ OpenVINO のページに mean_value / scale_value となっているのはなんだろうと調べると、OpenVINO Model Optimizer とやらを実行変換する場合には、「標準化」するのでその値が必要らしい。 （つまり正規化のことかな？） onnx の場合はいらないのかな？モデルによるのかな >>そこでModel…