Do curso: Fundamentos do Aprendizado de Máquina com Python

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Normalizando dados

Normalizando dados - Tutorial de Python

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Normalizando dados

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A normalização dos dados é importante para garantir a uniformidade da magnitude numérica. Isso ajuda a melhorar a performance e a acurácia de algoritmos de aprendizado de máquina. Algoritmos de machine learning, como a regressão linear, regressão logística, rede neural, entre outros que usam gradiente descendente como técnica de otimização, requerem que os dados sejam escalonados. Para te mostrar como fazer a normalização dos dados, vou usar dessa vez o conjunto de dados do Kaggle relacionados a clima. Escolhi a coluna pressão atmosférica para fazermos o tratamento dos dados, para normalizá-los. Para a normalização, vamos usar a biblioteca sklearning, que é uma biblioteca muito popular de código aberto para trabalhar com aprendizado de máquina em Python. Ela possui a função min Max Scale. Vamos armazenar em uma variável e aplicá-la usando o método Fit Transform, que recebe como argumento a coluna que precisamos normalizar. E agora o resultado. A técnica mínimo e máximo é uma…

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