Аналитик подготавливает признаки для модели: доход (тысячи ₽) и возраст (годы). Чем стандартизация (z-score) отличается от min-max нормализации?
AСтандартизация приводит к диапазону [0, 1], нормализация — к среднему 0 и дисперсии 1
BСтандартизация убирает выбросы из данных, нормализация сохраняет их без изменений
CСтандартизация приводит к среднему 0 и дисперсии 1, нормализация — к диапазону [0, 1]
DСтандартизация применяется только к нормальным данным, нормализация — к любым распределениям
Правильный ответ. Стандартизация вычитает среднее и делит на σ (результат: μ=0, σ=1). Min-max нормализация масштабирует в [0, 1] через (x − min)/(max − min).
Разбор
Стандартизация (z-score): z = (x − μ)/σ — центрирует и масштабирует в единицах стандартного отклонения. Значения не ограничены диапазоном и могут быть отрицательными. Min-max нормализация: (x − min)/(max − min) — сжимает в [0, 1], но чувствительна к выбросам: один экстремум «сплющит» остальные данные. Стандартизация не требует нормальности данных — это распространённое заблуждение.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Два набора имеют одинаковый
mean = 5: A = 5, 5, 5 и B = 1, 5, 9. У какого набора больше std?Ещё вопросы по теме «Описательная статистика»
- Для набора значений 2, 4, 6, 8 чему равно `mean`?
- Даны значения 1, 3, 7, 9, 10. Чему равна `median`?
- Для набора 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4 чему равна `mode`?
- В отчёте о зарплатах есть редкие очень большие значения (`выбросы`). Какую меру центра обычно лучше использовать вместо `mean`, чтобы не исказить картину?
- Как обычно называют `quantile` уровня 0.25?
- Все вопросы по «Описательная статистика» →