Для того чтобы использовать набор данных, содержащий числовой параметр ″рост″ для обучения нейронной сети, необходимо совершить преобразование этого параметра. В моем личном опыте я использовал несколько методов, которые позволили достичь хороших результатов.Первым шагом я применил метод нормализации для преобразования параметра ″рост″. Нормализация позволяет масштабировать значения параметра в заданный диапазон. Я использовал метод минимакса, при котором значения параметра приводятся к диапазону от 0 до 1. Для этого я вычислял минимальное и максимальное значение параметра в наборе данных и применял следующую формулу⁚
\[x_{\text{норм}} \frac{(x ─ x_{\text{мин}})}{(x_{\text{макс}} ー x_{\text{мин}})}\]
где \(x\) ─ значение параметра ″рост″, \(x_{\text{мин}}\) и \(x_{\text{макс}}\) ─ соответственно минимальное и максимальное значение параметра.Другим методом, который я применил, была стандартизация параметра. Стандартизация позволяет привести значения параметра к нормальному распределению со средним значением 0 и стандартным отклонением 1. Для стандартизации параметра я использовал следующую формулу⁚
\[x_{\text{станд}} \frac{(x ー \mu)}{\sigma}\]
где \(x_{\text{станд}}\) ─ стандартизированное значение параметра, \(x\) ─ значение параметра ″рост″, \(\mu\) ー среднее значение параметра и \(\sigma\) ─ стандартное отклонение параметра.
Оба метода ー нормализация и стандартизация, позволяют преобразовать параметр ″рост″ и сделать его подходящим для использования в обучении нейронной сети. Важно выбрать метод в соответствии с особенностями набора данных и поставленными задачами. Я пробовал оба метода на своих данных и каждый из них дал хорошие результаты.