ニューラル・ネットワーク用のデータの準備

ニューラル・ネットワーク・アルゴリズムのデータの準備について学習します。

このアルゴリズムでは、質的データはカテゴリ値ごとに2項属性のセットとして自動的に展開されます。Oracle Machine Learning for SQLのアルゴリズムでは、欠損値が自動的に処理されるため、欠損値の処理は必要ありません。

質的データの欠損値は最頻値に、量的データの欠損値は平均値に自動的に置換されます。このアルゴリズムでは数値入力の正規化が必要です。また、zスコア正規化を使用します。正規化は、(ネストされていない)2次元数値列に対してのみ行われます。正規化によって、量的属性の値が同じスケール上に配置され、元の大規模なスケールを持つ属性によってソリューションに偏りがでることが回避されます。ニューラル・ネットワークでは、ネストされた列の数値が対応する列にある最大値でスケーリングされます。