Нормализация Z-оценки относится к процессу нормализации каждого значения в наборе данных, так что среднее значение всех значений равно 0, а стандартное отклонение равно 1.
Мы используем следующую формулу для нормализации z-оценки для каждого значения в наборе данных:
Новое значение = (x – μ) / σ
куда:
- х : Исходное значение
- μ : Среднее значение данных
- σ : стандартное отклонение данных
В следующем примере показано, как выполнить нормализацию z-показателя для набора данных на практике.
Пример: выполнение нормализации Z-показателя
Предположим, у нас есть следующий набор данных:
Используя калькулятор, мы можем найти, что среднее значение набора данных составляет 21,2 , а стандартное отклонение — 29,8 .
Чтобы выполнить нормализацию z-показателя для первого значения в наборе данных, мы можем использовать следующую формулу:
- Новое значение = (x – μ) / σ
- Новое значение = (3 – 21,2) / 29,8
- Новое значение = -0,61
Мы можем использовать эту формулу для нормализации z-оценки для каждого значения в наборе данных:
Среднее значение нормализованных значений равно 0 , а стандартное отклонение нормализованных значений равно 1 .
Нормализованные значения представляют собой количество стандартных отклонений исходного значения от среднего.
Например:
- Первое значение в наборе данных на 0,61 стандартного отклонения ниже среднего.
- Второе значение в наборе данных на 0,54 стандартного отклонения ниже среднего.
- …
- Последнее значение в наборе данных на 3,79 стандартных отклонения выше среднего.
Преимущество выполнения этого типа нормализации заключается в том, что явный выброс в наборе данных (134) был преобразован таким образом, что он больше не является массивным выбросом.
Если мы затем используем этот набор данных для соответствия модели машинного обучения какого-либо типа, выброс больше не будет иметь такого большого влияния, как он мог бы оказать на соответствие модели.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах представлена дополнительная информация о различных методах нормализации:
Стандартизация и нормализация: в чем разница?
Как нормализовать данные между 0 и 1
Как нормализовать данные от 0 до 100