ডেটা নরমালাইজেশন এবং স্ট্যান্ডারডাইজেশন ডেটা প্রিপ্রসেসিং-এর দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল, যা মেশিন লার্নিং মডেল এবং অ্যালগরিদমের কার্যক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে। এই দুটি পদ্ধতি ডেটার স্কেল এবং পরিসর নিয়ন্ত্রণ করে, যাতে ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সাধারণ রেঞ্জ বা স্কেলে চলে আসে। এটি মডেলকে দ্রুত এবং আরও কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ করতে সহায়ক।
১. Data Normalization (ডেটা নরমালাইজেশন)
ডেটা নরমালাইজেশন একটি প্রক্রিয়া যেখানে ডেটার স্কেলকে একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জে নিয়ে আসা হয়, সাধারণত ০ এবং ১ এর মধ্যে। এটি বিশেষভাবে ব্যবহৃত হয় যখন আপনার ডেটা ভিন্ন স্কেল বা এককগুলিতে থাকে এবং আপনি চান যে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বা ফিচার সমানভাবে গুরুত্ব পাবে।
নরমালাইজেশন সূত্র:
এখানে:
- হল ডেটার একটি নির্দিষ্ট মান
- এবং হল ডেটার সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান
নরমালাইজেশনের বৈশিষ্ট্য:
- রেঞ্জ: নরমালাইজেশনের পরে ডেটার মান ০ এবং ১ এর মধ্যে থাকে।
- কেন ব্যবহার করা হয়?: মেশিন লার্নিং মডেল যেমন K-Nearest Neighbors (KNN), Neural Networks, এবং Gradient Descent যেখানে ডেটার স্কেল গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে নরমালাইজেশন কার্যকরী।
- কখন ব্যবহার করা উচিত?: যদি আপনার ডেটা বিভিন্ন পরিসরে থাকে (যেমন, এক ফিচার ১-১০০ এর মধ্যে এবং অন্যটি ১-১০০০ এর মধ্যে), তখন নরমালাইজেশন ব্যবহার করা উচিত।
যেমন উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনার একটি ফিচার । এর মিনিমাম এবং ম্যাক্সিমাম । নরমালাইজেশনের পরে ফিচারটির মান হবে:
তাহলে, নরমালাইজড ডেটা হবে:
২. Data Standardization (ডেটা স্ট্যান্ডারডাইজেশন)
ডেটা স্ট্যান্ডারডাইজেশন হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে ডেটাকে গড় (mean) এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন (standard deviation) ব্যবহার করে স্কেল করা হয়, যাতে ডেটার গড় ০ এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ১ হয়ে যায়। এটি সাধারণত ব্যবহার করা হয় যখন ডেটা গড় ০ এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ১ এর মধ্যে ভেতরেই থাকে, যা অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য উপকারী।
স্ট্যান্ডারডাইজেশনের সূত্র:
এখানে:
- হল ডেটার একটি নির্দিষ্ট মান
- হল গড় (mean) মান
- হল স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন
স্ট্যান্ডারডাইজেশনের বৈশিষ্ট্য:
- স্কেল: স্ট্যান্ডারডাইজেশন শেষে, ডেটার গড় ০ এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ১ হয়।
- কেন ব্যবহার করা হয়?: এটি বিশেষভাবে উপকারী যখন মডেলগুলো ডেটার স্কেল নিয়ে সচেতন থাকে, যেমন Linear Regression, Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM) এবং Principal Component Analysis (PCA)।
- কখন ব্যবহার করা উচিত?: যখন ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলো গড় বা ভিন্ন স্কেলে থাকে, স্ট্যান্ডারডাইজেশন বেশি কার্যকরী। বিশেষত, যখন ডেটাতে আউটলার থাকে, তখন স্ট্যান্ডারডাইজেশন সাহায্য করতে পারে।
যেমন উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনার একটি ফিচার । এর গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ।
স্ট্যান্ডারডাইজেশনের পরে, ফিচারটির মান হবে:
তাহলে, স্ট্যান্ডারডাইজড ডেটা হবে:
নরমালাইজেশন এবং স্ট্যান্ডারডাইজেশনের মধ্যে পার্থক্য
| বৈশিষ্ট্য | নরমালাইজেশন | স্ট্যান্ডারডাইজেশন |
|---|---|---|
| স্কেল | ০ এবং ১ এর মধ্যে স্কেল করা হয় | গড় ০ এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ১ হয় |
| সূত্র | ||
| উপযুক্ততা | যখন ডেটা বিভিন্ন স্কেলে থাকে এবং একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জে আনতে হয় | যখন ডেটার আউটলার থাকে অথবা গড় শূন্য এবং স্কেল ১ হওয়া প্রয়োজন |
| ব্যবহার | K-Nearest Neighbors, Neural Networks, Gradient Descent | Linear Regression, Logistic Regression, SVM, PCA |
সারাংশ
- নরমালাইজেশন: ডেটার মানকে একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জে আনা হয়, সাধারণত ০ এবং ১ এর মধ্যে। এটি এমন ক্ষেত্রগুলিতে ব্যবহার করা হয় যেখানে স্কেল এবং রেঞ্জ গুরুত্বপূর্ণ।
- স্ট্যান্ডারডাইজেশন: ডেটাকে গড় ০ এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ১ করে আনা হয়। এটি এমন পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা হয় যেখানে ডেটা গড় ০ এবং স্কেল ১ হওয়া প্রয়োজন এবং আউটলার বা ভিন্ন স্কেলে ডেটা থাকে।
যেকোনো মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ায় এই পদ্ধতিগুলি নির্বাচন করা ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে এবং এটি মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করতে সাহায্য করে।
Read more