スケーリング

データの扱いを学ぶ上で、正規化は重要な手法の一つです。正規化とは、様々な値を持つデータを一定の範囲、多くの場合は０から１の間に収めるように変換する処理のことを指します。 この処理の利点は、異なる尺度を持つ複数のデータを扱う際に特に顕著になります。例えば、人の特徴を表すデータとして、年齢と年収を考えてみましょう。年齢は０歳から１００歳くらいまでの範囲、年収は０円から数億円というように、それぞれが持つ値の範囲、つまり尺度が大きく異なります。もし、これらのデータをそのまま解析に用いると、値の範囲が広い年収のデータが、年齢のデータに比べてより大きな影響を与えてしまう可能性があります。 このような尺度の違いによる影響の偏りを避けるために、正規化を行います。正規化を行うことで、年齢と年収のように尺度の異なるデータを同じ範囲の値に変換することができます。０から１の範囲に変換することで、それぞれの値が全体の中でどのくらいの位置にあるのか、つまり相対的な大きさを示す値に変換されます。例えば、年齢が３０歳の人がいたとして、全体の年齢の範囲が０歳から１００歳までだとすると、正規化後の値は０.３となります。同様に、年収が５００万円で、年収全体の範囲が０円から１億円までだとすると、正規化後の値は０.０５となります。このように正規化することで、値の絶対的な大きさではなく、相対的な大きさでデータを比較できるようになります。 正規化によって、全てのデータが同じ尺度で扱えるようになるため、特定のデータが過大な影響を与えることを防ぎ、より正確な分析結果を得ることができるようになります。また、機械学習の分野では、正規化によって学習の効率が向上することも知られています。 このように、正規化はデータ分析や機械学習において、データの尺度を調整し、より良い結果を得るための重要な技術と言えるでしょう。