データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングの重要性の説明
機械学習や深層学習モデルの精度や学習効率を高めるためには、データの前処理が不可欠です。中でも「データ正規化」と「スケーリング」は、モデルの学習過程で極めて重要な役割を果たします。本記事では、データ正規化やスケーリングの基本的な手法と、その効果について解説し、実際にPOC（Proof of Concept）を通じて検証する方法について紹介します。
データ正規化とスケーリングとは？
データ正規化とスケーリングは、データセットの特徴量（feature）を統一された範囲や分布に変換するための手法です。これにより、モデルの学習効率が向上し、収束が速くなることが期待されます。
正規化（Normalization）: データの値を一定の範囲（例えば[0, 1]）に変換する手法。特に異なる範囲の特徴量がある場合に有効です。
スケーリング（Standardization）: 平均を0、標準偏差を1に変換する手法で、特にガウス分布（正規分布）に基づくデータに対して有効です。
これらの前処理を行うことで、モデルが異なるスケールのデータに対して過剰に反応することを防ぎ、学習が安定します。
データ正規化とスケーリングが必要な理由
データにはさまざまな値の範囲があります。例えば、家の価格が数百万単位で表される一方、部屋の数は1〜10の範囲にあることがあります。このような異なるスケールのデータを扱うと、モデルが大きな数値に偏って学習するリスクが高まります。
次に、正規化やスケーリングが必要な理由をいくつか挙げます。
学習の安定化: モデルが異なるスケールのデータに対応しやすくなり、学習プロセスが安定します。
収束の加速: 勾配降下法などの最適化アルゴリズムが、より均等なステップで最適化を進めることができます。
精度向上: 特徴量のスケールを揃えることで、モデルのパラメータ調整がしやすくなり、最終的な精度の向上に寄与します。
データ正規化とスケーリングの手法
主に使われるスケーリングと正規化の手法は次の通りです。
1. Min-Maxスケーリング
データを指定された範囲（通常は[0, 1]）にスケーリングします。各特徴量の最小値と最大値を使って以下の式で計算します。
この手法は、データが範囲内で均等に分布している場合に有効です。
2. 標準化（Z-scoreスケーリング）
標準化は、データを平均0、標準偏差1に変換します。以下の式に基づきます。
ここで、μ\muμは平均、σ\sigmaσは標準偏差です。標準化は、特にデータが正規分布に従っている場合に効果的です。