Pythonでのデータの正規化と標準化 – Pythonで始めるプログラミング

Pythonでのデータの正規化と標準化 – Pythonで始めるプログラミング

Pythonでデータの分析を行う際に、データの前処理は避けて通れない重要なステップです。正規化および標準化は、データの前処理において頻繁に使用される手法です。

正規化とは？

正規化は、データのスケールを0から1の範囲に変換する手法です。これにより、異なる尺度を持つデータの比較が容易になります。例えば、次の手順で正規化を行います。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

標準化とは？

標準化は、データの各特徴量の平均を0、標準偏差を1に変換する手法です。これにより、データの分布がガウス分布（正規分布）に近づきます。標準化は次のように行います。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(data)

正規化と標準化の違い

これら二つの手法には明確な違いがあります。正規化はデータの範囲を限定するのに対して、標準化はデータの分布を均一にします。

まとめ

データの正規化と標準化は、それぞれの手法の特徴を理解し、適切に用いることが重要です。Pythonを使えば、scikit-learnライブラリを活用して簡単にこれらの処理を行うことができます。詳細な情報については、公式ドキュメント(外部リンク)を参照してください。