Standard Scaler

مقدمه

در حوزه‌ی یادگیری ماشین، پیش‌پردازش داده‌ها یکی از مراحل حیاتی برای دستیابی به مدل‌های دقیق و کارآمد است. یکی از تکنیک‌های پرکاربرد در این زمینه، مقیاس‌بندی داده‌ها (Data Scaling) است. مقیاس‌بندی داده‌ها به فرآیندی گفته می‌شود که در آن، مقادیر ویژگی‌های مختلف را به یک محدوده‌ی مشخص و استاندارد تبدیل می‌کنیم. این کار به دلایل متعددی ضروری است، از جمله:

• **بهبود عملکرد الگوریتم‌ها:** بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند رگرسیون خطی، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی، به مقیاس داده‌ها حساس هستند. تفاوت زیاد در مقادیر ویژگی‌ها می‌تواند منجر به عملکرد ضعیف یا همگرایی کند الگوریتم شود.
• **جلوگیری از تسلط یک ویژگی:** اگر یک ویژگی دارای مقادیر بسیار بزرگتر از سایر ویژگی‌ها باشد، ممکن است الگوریتم به آن ویژگی بیش از حد توجه کند و سایر ویژگی‌های مهم را نادیده بگیرد.
• **تفسیرپذیری بهتر مدل:** مقیاس‌بندی داده‌ها می‌تواند به تفسیرپذیری بهتر مدل کمک کند، زیرا مقادیر ویژگی‌ها در یک محدوده‌ی قابل مقایسه قرار می‌گیرند.

Standard Scaler چیست؟

Standard Scaler یکی از روش‌های رایج برای مقیاس‌بندی داده‌ها است که بر اساس آمار توصیفی عمل می‌کند. این روش، داده‌ها را به گونه‌ای تبدیل می‌کند که میانگین آن‌ها صفر و انحراف معیار آن‌ها یک شود. به عبارت دیگر، Standard Scaler داده‌ها را نرمال‌سازی می‌کند تا توزیع آن‌ها حول صفر متمرکز شود و میزان پراکندگی آن‌ها یک واحد باشد.

فرمول Standard Scaler به صورت زیر است:

z = (x - μ) / σ

که در آن:

• z مقدار مقیاس‌بندی شده است.
• x مقدار اصلی داده است.
• μ میانگین داده‌ها است.
• σ انحراف معیار داده‌ها است.

نحوه عملکرد Standard Scaler

1. **محاسبه میانگین (μ):** ابتدا، میانگین هر ویژگی در مجموعه داده محاسبه می‌شود. 2. **محاسبه انحراف معیار (σ):** سپس، انحراف معیار هر ویژگی محاسبه می‌شود. انحراف معیار نشان‌دهنده‌ی میزان پراکندگی داده‌ها حول میانگین است. 3. **تبدیل داده‌ها:** در نهایت، برای هر داده، مقدار میانگین از آن کم می‌شود و نتیجه بر انحراف معیار تقسیم می‌شود. این فرآیند برای هر ویژگی به طور جداگانه انجام می‌شود.

مزایای استفاده از Standard Scaler

• **سادگی و سرعت:** Standard Scaler یک روش ساده و سریع برای مقیاس‌بندی داده‌ها است.
• **حفظ توزیع داده‌ها:** این روش، شکل توزیع داده‌ها را تغییر نمی‌دهد، بلکه فقط آن‌ها را جابجا و مقیاس می‌کند.
• **مناسب برای الگوریتم‌های حساس به مقیاس:** Standard Scaler برای الگوریتم‌هایی که به مقیاس داده‌ها حساس هستند، مانند SVM و شبکه‌های عصبی، بسیار مناسب است.
• **عدم نیاز به اطلاعات دامنه:** بر خلاف برخی از روش‌های مقیاس‌بندی دیگر، Standard Scaler نیازی به اطلاعاتی در مورد دامنه مقادیر مجاز برای ویژگی‌ها ندارد.

معایب استفاده از Standard Scaler

• **حساسیت به داده‌های پرت (Outliers):** داده‌های پرت می‌توانند تأثیر زیادی بر میانگین و انحراف معیار داشته باشند و در نتیجه، باعث شوند که مقیاس‌بندی نادرستی انجام شود. در این موارد، ممکن است لازم باشد قبل از استفاده از Standard Scaler، داده‌های پرت را حذف یا اصلاح کنید.
• **عدم محدود کردن مقادیر:** Standard Scaler مقادیر داده‌ها را به یک محدوده‌ی مشخص محدود نمی‌کند. این می‌تواند در برخی موارد مشکل‌ساز باشد، به خصوص اگر الگوریتم شما به داده‌های محدود شده نیاز داشته باشد.
• **تغییر در تفسیرپذیری:** اگرچه مقیاس‌بندی داده‌ها می‌تواند به تفسیرپذیری بهتر مدل کمک کند، اما Standard Scaler می‌تواند تفسیرپذیری مقادیر مقیاس‌بندی شده را دشوارتر کند، زیرا آن‌ها دیگر نشان‌دهنده‌ی مقادیر اصلی ویژگی‌ها نیستند.

تفاوت Standard Scaler با Min-Max Scaler

Min-Max Scaler یکی دیگر از روش‌های رایج برای مقیاس‌بندی داده‌ها است. تفاوت اصلی بین Standard Scaler و Min-Max Scaler در نحوه‌ی تبدیل داده‌ها است. Min-Max Scaler داده‌ها را به یک محدوده‌ی مشخص، معمولاً بین 0 و 1، مقیاس می‌کند، در حالی که Standard Scaler داده‌ها را به گونه‌ای تبدیل می‌کند که میانگین آن‌ها صفر و انحراف معیار آن‌ها یک شود.

| ویژگی | Standard Scaler | Min-Max Scaler | |---|---|---| | فرمول | (x - μ) / σ | (x - min) / (max - min) | | میانگین | 0 | حفظ می‌شود | | انحراف معیار | 1 | حفظ نمی‌شود | | محدوده‌ی مقادیر | نامحدود | محدود (معمولاً 0 تا 1) | | حساسیت به داده‌های پرت | زیاد | کم |

چه زمانی از Standard Scaler استفاده کنیم؟

• **وقتی توزیع داده‌ها نرمال باشد:** Standard Scaler برای داده‌هایی که دارای توزیع نرمال هستند، عملکرد بهتری دارد.
• **وقتی الگوریتم شما به مقیاس داده‌ها حساس باشد:** اگر از الگوریتمی استفاده می‌کنید که به مقیاس داده‌ها حساس است، مانند SVM یا شبکه‌های عصبی، Standard Scaler می‌تواند به بهبود عملکرد آن کمک کند.
• **وقتی داده‌های پرت زیادی ندارید:** اگر داده‌های پرت زیادی در مجموعه داده‌ی شما وجود دارد، ممکن است لازم باشد قبل از استفاده از Standard Scaler، آن‌ها را حذف یا اصلاح کنید.

پیاده‌سازی Standard Scaler در پایتون

در پایتون، می‌توانید از کتابخانه‌ی Scikit-learn برای پیاده‌سازی Standard Scaler استفاده کنید.

```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np

1. داده‌های نمونه

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

1. ایجاد شیء Standard Scaler

scaler = StandardScaler()

1. آموزش Scaler بر روی داده‌ها

scaler.fit(data)

1. تبدیل داده‌ها

scaled_data = scaler.transform(data)

print(scaled_data) ```

مثال کاربردی: پیش‌بینی قیمت مسکن

فرض کنید می‌خواهید با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین، قیمت مسکن را پیش‌بینی کنید. مجموعه داده‌ی شما شامل ویژگی‌هایی مانند متراژ، تعداد اتاق‌ها، سن بنا و موقعیت جغرافیایی است. این ویژگی‌ها ممکن است دارای مقادیر مختلف و در محدوده‌های متفاوتی باشند. برای بهبود عملکرد مدل، می‌توانید از Standard Scaler برای مقیاس‌بندی این ویژگی‌ها استفاده کنید.

نکات مهم در استفاده از Standard Scaler

• **آموزش Scaler بر روی داده‌های آموزشی:** Scaler را فقط بر روی داده‌های آموزشی آموزش دهید و از آن برای تبدیل داده‌های آزمون استفاده کنید. این کار از نشت اطلاعات (Data Leakage) جلوگیری می‌کند.
• **ذخیره Scaler:** Scaler آموزش‌دیده را ذخیره کنید تا بتوانید از آن برای تبدیل داده‌های جدید در آینده استفاده کنید.
• **اعمال Scaler بر روی داده‌های جدید:** هنگام پیش‌بینی با استفاده از مدل آموزش‌دیده، ابتدا داده‌های جدید را با استفاده از Scaler آموزش‌دیده تبدیل کنید و سپس آن‌ها را به مدل وارد کنید.

ارتباط با سایر تکنیک‌های پیش‌پردازش داده

• **Normalization**: Standard Scaler نوعی از نرمال‌سازی است، اما با هدف متمرکز کردن داده‌ها حول صفر و تنظیم انحراف معیار به یک.
• **Robust Scaler**: یک جایگزین برای Standard Scaler است که کمتر تحت تأثیر داده‌های پرت قرار می‌گیرد.
• **One-Hot Encoding**: برای تبدیل متغیرهای دسته‌ای به فرمت عددی استفاده می‌شود و می‌تواند قبل یا بعد از مقیاس‌بندی اعمال شود.
• **Feature Selection**: انتخاب ویژگی‌های مهم‌تر می‌تواند به بهبود عملکرد مدل و کاهش نیاز به مقیاس‌بندی کمک کند.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

اگرچه Standard Scaler به طور مستقیم در تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات کاربرد ندارد، اما در کاربردهای یادگیری ماشین در این حوزه‌ها، مانند پیش‌بینی قیمت سهام یا شناسایی الگوهای معاملاتی، می‌تواند مفید باشد.

• **میانگین متحرک (Moving Average)**: برای صاف کردن داده‌های قیمت و شناسایی روندها استفاده می‌شود.
• **شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI)**: یک نوسانگر مومنتوم است که برای شناسایی شرایط خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد استفاده می‌شود.
• **باندهای بولینگر (Bollinger Bands)**: یک ابزار نوسانگر است که برای اندازه‌گیری نوسانات قیمت استفاده می‌شود.
• **حجم معاملات (Volume)**: برای تأیید روندها و شناسایی نقاط ورود و خروج استفاده می‌شود.
• **اندیکاتور MACD (Moving Average Convergence Divergence)**: برای شناسایی تغییرات در مومنتوم و تعیین نقاط ورود و خروج استفاده می‌شود.
• **الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns)**: برای شناسایی الگوهای قیمتی که می‌توانند نشان‌دهنده‌ی تغییرات در روند بازار باشند.
• **تحلیل فیبوناچی (Fibonacci Analysis)**: برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت بالقوه استفاده می‌شود.
• **اندیکاتور ATR (Average True Range)**: برای اندازه‌گیری نوسانات قیمت استفاده می‌شود.
• **تحلیل موج الیوت (Elliott Wave Analysis)**: برای شناسایی الگوهای موجی در قیمت‌ها استفاده می‌شود.
• **اندیکاتور استوکاستیک (Stochastic Oscillator)**: یک نوسانگر مومنتوم است که برای شناسایی شرایط خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد استفاده می‌شود.
• **تحلیل شاخص‌های اقتصادی (Economic Indicators Analysis)**: برای ارزیابی تأثیر عوامل اقتصادی بر بازارها استفاده می‌شود.
• **تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)**: برای ارزیابی نگرش سرمایه‌گذاران نسبت به بازارها استفاده می‌شود.
• **مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)**: برای پیش‌بینی قیمت‌ها بر اساس داده‌های تاریخی استفاده می‌شود.
• **شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)**: برای مدل‌سازی داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی قیمت‌ها استفاده می‌شود.
• **یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)**: برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی خودکار استفاده می‌شود.

جمع‌بندی

Standard Scaler یک روش قدرتمند و پرکاربرد برای مقیاس‌بندی داده‌ها در یادگیری ماشین است. با استفاده از این روش، می‌توانید عملکرد الگوریتم‌های خود را بهبود بخشید، از تسلط یک ویژگی جلوگیری کنید و تفسیرپذیری مدل خود را افزایش دهید. با این حال، باید به معایب این روش، مانند حساسیت به داده‌های پرت، توجه داشته باشید و در صورت لزوم، از روش‌های جایگزین استفاده کنید.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان