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最小最大正規化

特徴量を、最小値が 0、最大値が 1 になるようにスケーリングします。

このチャレンジで学べること

  • 値を 0 から 1 の範囲に変換する
  • すべての値が等しい特徴量を扱う
  • 学習用にデータを準備する

問題

原文(英語)を表示

異なる尺度で測られた特徴量(年齢は年、収入はドル)は、多くのモデルを混乱させます。最小最大正規化は特徴量を 0 から 1 の範囲に変換します。

x' = (x - min) / (max - min)

すべての値が等しい場合(max = min)は、すべての値に対して 0 を返してください。

min_max_normalize(values) を実装してください。

入力

values: 1つの特徴量の値。

出力

正規化した値を同じ順序で返してください。

制約

1 ≤ 長さ ≤ 10,000

-1,000,000 ≤ 各値 ≤ 1,000,000

例

例 1
入力:
values = [10.0, 20.0, 15.0, 30.0]

期待される出力:
expected = [0.0, 0.5, 0.25, 1.0]
入力:
std::vector<double> values = {10.0, 20.0, 15.0, 30.0};

期待される出力:
std::vector<double> expected = {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};
入力:
double[] values = new double[] {10.0, 20.0, 15.0, 30.0};

期待される出力:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};

解説

min = 10、max = 30 なので範囲は 20 です:(10 - 10) / 20 = 0、(20 - 10) / 20 = 0.5、(15 - 10) / 20 = 0.25、(30 - 10) / 20 = 1。

例 2
入力:
values = [5.0, 5.0, 5.0]

期待される出力:
expected = [0.0, 0.0, 0.0]
入力:
std::vector<double> values = {5.0, 5.0, 5.0};

期待される出力:
std::vector<double> expected = {0.0, 0.0, 0.0};
入力:
double[] values = new double[] {5.0, 5.0, 5.0};

期待される出力:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.0, 0.0};

解説

すべての値が等しいので範囲は 0 となり、すべての値が 0 になります。

参考資料

この課題はCodeUtility用に調整されています。上記の説明と制約に従ってください。

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