スケーリングが甘すぎる自戒も込めてメモします。 特徴スケーリングの概要 特徴スケーリングとは乗算と加算を使用して特徴量の変数を変更する操作のことです。難しく書きましたが、要はデータを綺麗にすることです。 これをやる目的はシンプルで、精度向上と計算効率のためです。多くのモデルは、モデルをフィッティングする際に変数の大きさを考慮するため、異なるスケールの変数を持つことは、（一部の変数の優先度が高いため）不利になる可能性があります。計算効率が上がる理由については勉強中なのでしばしお待ちください。 スケーリングの主要な方法2選 さてスケーリングですが、よく使われるのが「標準化」と「正規化」です。 標準…
