【python】～正規化・標準化について～

こんばんは。KeyKです。
Tensorflowのインストールができたので、データを投入していこうと思います。そこで、正規化と標準化の違いについて書きたいと思います。

正規化とは

正規化とは、最低値が0、最高値が1となるように値を設定する方法です。この変換方法は、データの最大値・最小値が予め決まっているデータに有効です。また、データに外れ値が存在しないことが条件となります。外れ値があるとそれに引っ張られてしまうからです。

標準化とは

標準化とは、平均0、分散1となるように値を設定する方法です。この変換方法は、外れ値のあるデータに有効です。最大値・最小値に上限や下限が決まっていない場合に、この変換方法を使いましょう。

「標準化」「正規化」をどのように為替で使い分けるか

これは個人的な意見ですが、ざっくり分けると「オシレータ系指標」と「それ以外の指標」に分けられると思います。オシレータ系指標は下限値が0、上限が100となります。(百分率)
それ以外の指標（ADXやparabolicSAR）は上限下限がないので、標準化がおすすめです。

この方法でデータを整理して実際に動かしてみようと思います。明日以降に。。。