<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Preprocessing on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/preprocessing/</link><description>Recent content in Preprocessing on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.jpg</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.jpg</link></image><generator>Hugo -- 0.161.1</generator><language>ja-jp</language><lastBuildDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/preprocessing/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>標準化と特徴量スケーリング - Standardization</title><link>https://debimate.jp/ml/ml/standardization/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/ml/ml/standardization/</guid><description>&lt;p&gt;特徴量スケーリングは、複数の特徴量のスケール（値の取り得る範囲・分散）を揃える前処理である。代表は標準化（standardization, Z-score）と正規化（normalization, Min-Max）の 2 つで、scikit-learn ではそれぞれ &lt;code&gt;StandardScaler&lt;/code&gt; と &lt;code&gt;MinMaxScaler&lt;/code&gt; が対応する。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>