Kurekebisha ni vizuri kutumia unapojua kuwa usambazaji wa data yako haufuati usambaaji wa Gaussian. … Kusawazisha, kwa upande mwingine, kunaweza kusaidia katika hali ambapo data inafuata usambazaji wa Gaussian.
Je, nitumie urekebishaji au Usanifishaji?
Kurekebisha ni muhimu wakati data yako ina mizani tofauti na kanuni unayotumia haileti mawazo kuhusu usambazaji wa data yako, kama vile majirani wa k-karibu zaidi na mitandao bandia ya neva. Usanifu kunadhania kuwa data yako ina usambazaji wa Gaussian (kengele).
Je, Kusawazisha ni sawa na kuhalalisha?
Katika ulimwengu wa biashara, "kusawazisha" kwa kawaida humaanisha kwamba anuwai ya thamani zinasawazishwa na kuwa kutoka 0.0 hadi 1.0". "Usanifu" kwa kawaida humaanisha kwamba anuwai ya thamani "huwekwa sanifu" ili kupima ni mikengeuko mingapi ya kawaida thamani hiyo kutoka kwa wastani wake.
Je, ni vizuri kila wakati kuhalalisha data?
Kwa kuhalalisha, unatupa baadhi ya taarifa kuhusu data kama vile viwango vya juu kabisa na vya chini kabisa. Kwa hivyo, hakuna kanuni ya kidole gumba. Kama wengine walivyosema, kuhalalisha haitumiki kila wakati; k.m. kwa mtazamo wa vitendo.
Je, ni wakati gani hupaswi kuhalalisha data?
Baadhi ya Sababu Nzuri za Kutoweka Kawaida
- Kujiunga ni ghali. Kurekebisha hifadhidata yako mara nyingi kunahusisha kuunda majedwali mengi. …
- Muundo wa kawaida ni mgumu. …
- Haraka na chafu inapaswa kuwa ya haraka na chafu. …
- Ikiwa unatumia hifadhidata ya NoSQL, urekebishaji wa jadi haufai.
