Standardizasyon Ne Demek?

Standardizasyon, farklı birim ve ölçeklerdeki değişkenleri ortak bir dile çeviren bir dönüşümdür. Günlük dilde "standart hâle getirme" anlamına gelse de istatistik ve makine öğrenmesinde belirli bir formülü ifade eder.

Standardizasyon ne demek?

Her değer için şu hesap yapılır:

z = (x − ortalama) / standart sapma

Sonuçta elde edilen z değeri, bir gözlemin ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduğunu gösterir. z = 0 ortalamaya eşit, z = 2 ortalamanın iki standart sapma üstünde, z = −1 bir standart sapma altında demektir.

Örnek

Varsayımsal bir sınıfta sınav notlarının ortalaması 60, standart sapması 10 olsun. 75 alan bir öğrencinin z-skoru (75 − 60) / 10 = 1,5'tir. Başka bir sınavda ortalaması 50, standart sapması 5 olan bir sınıfta 60 alan öğrencinin z-skoru ise 2'dir. Ham notlar farklı olsa da z-skorları, ikinci öğrencinin kendi grubuna göre daha yüksek bir başarı gösterdiğini ortaya koyar.

Makine öğrenmesinde standardizasyon nedir, ne zaman kullanılır?

• Lojistik regresyon, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi ölçeğe duyarlı modellerde
• Temel bileşenler analizi (PCA) gibi varyansa dayalı yöntemlerde
• Gradyan inişi kullanan algoritmalarda daha dengeli ve hızlı bir öğrenme için
• Ridge ve Lasso gibi düzenlileştirilmiş regresyonlarda, cezanın tüm özelliklere adil uygulanması için

Nelere dikkat etmeli?

• Standardizasyon dağılımın şeklini değiştirmez; çarpık bir dağılım, dönüşümden sonra da çarpıktır.
• Ortalama ve standart sapma aykırı değerlerden etkilenir. Çok uç değerler varsa medyan ve çeyrekler açıklığına dayalı ölçekleme daha sağlam olabilir.
• Ortalama ve standart sapma yalnızca eğitim verisinden hesaplanmalı ve test verisine aynı parametrelerle uygulanmalıdır.

Sabit bir aralığa sıkıştırma gerekiyorsa veri normalizasyonu daha uygun bir seçenek olabilir.