ゲームのプレイヤー チャーン予測モデルに取り組んでいます。60日間の時系列をプレイしたラウンド数があります。時系列を分類アルゴリズムにフィードする前に、時系列を正規化する必要があります。
x を x/Max(x) に変換して、最小最大正規化を使用することを考えていました。60 日間の時系列の Max(x) は、プレーヤーが 1 日に通常プレイする回数のピークを必ずしも捉えているわけではありません。
しかし、x を (x-mean(x))/std(x) に変換することによる z 正規化は機能しません。z正規化を行うと、0が異なる値にマップされ、比較できなくなります。
時系列の最大値に関する情報を必要とせず、0 を 0 にマッピングできる正規化スキームはありますか?