Data Normalization
La normalisation des données est un processus de transformation des valeurs de données pour qu'elles tombent dans une plage commune. Elle est cruciale pour garantir que les modèles d'apprentissage automatique interprètent les données de manière cohérente.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que la normalisation des données ?
La normalisation des données est une technique utilisée dans le prétraitement des données pour transformer les valeurs de données afin qu'elles tombent dans une plage commune, généralement entre 0 et 1. Ce processus est essentiel dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, car il permet d'assurer que les différentes caractéristiques des données ont une importance égale lors de l'analyse ou de la modélisation.
L'origine de la normalisation des données remonte à la nécessité de gérer des ensembles de données hétérogènes où les caractéristiques peuvent avoir des unités et des plages de valeurs très différentes. Par exemple, dans un ensemble de données contenant à la fois des informations sur le revenu (en milliers d'euros) et l'âge (en années), il serait injuste que les valeurs plus élevées de revenu biaisent l'analyse.
Les principes de la normalisation des données reposent sur le concept de mise à l'échelle de chaque caractéristique individuellement pour qu'elle contribue de manière égale au modèle. Cela se fait souvent en utilisant des techniques telles que la normalisation min-max ou la normalisation z-score.