Нормализация значений функций для SVM
Я играл с некоторыми реализациями SVM, и мне интересно, каков наилучший способ нормализовать значения функций для соответствия одному диапазону? (от 0 до 1)
Предположим, у меня есть 3 функции со значениями в диапазонах:
3 - 5
0,02 - 0,05
10-15.
Как мне преобразовать все эти значения в диапазон [0,1]?
Что если во время обучения самое высокое значение признака номер 1, с которым я столкнусь, равняется 5, и после того, как я начну использовать свою модель для гораздо больших наборов данных, я наткнусь на значения, равные 7? Тогда в преобразованном диапазоне это будет превышать 1 ...
Как мне нормализовать значения во время обучения, чтобы учесть возможность того, что «значения в дикой природе» превысят самые высокие (или самые низкие) значения, которые модель «видела» во время обучения? Как модель отреагирует на это и как я заставлю ее работать должным образом, когда это произойдет?