データの前処理

- 機械学習におけるデータ正規化 機械学習を用いてモデルを構築する際、データの前処理は非常に重要なプロセスであり、その中でもデータ正規化はモデルの学習効率と精度向上に欠かせない手法です。 データ正規化とは、異なる範囲や単位を持つ特徴量を共通のスケールに変換することを指します。例えば、賃貸物件の家賃予測モデルを構築するケースを考えましょう。このモデルでは、部屋の広さ（平方メートル）や築年数（年）といった特徴量が用いられますが、これらの特徴量は単位も範囲も全く異なります。部屋の広さは数十平方メートルの範囲で変化する一方、築年数は数十年の範囲で変化します。 このような場合、モデルは学習過程で特徴量のスケールの違いに影響され、適切な重みを見つけ出すことが困難になります。つまり、部屋の広さと築年数のどちらが家賃に与える影響が大きいかを、モデルが正しく判断できなくなる可能性があります。その結果、予測精度が低下する可能性があります。 データ正規化はこのような問題を解決するために用いられます。具体的には、全てのデータを0から1の範囲、あるいは-1から1の範囲に変換することで、特徴量のスケールを統一します。部屋の広さも築年数も、同じスケールに変換されるため、モデルは特徴量の大小関係を正しく認識することができます。これにより、モデルは特徴量の重要性を適切に評価し、より高精度な予測を行うことができるようになります。