Normalização

term_id: normalization

Category: basic_concepts

Definition

Os métodos comuns incluem escalonamento Min-Max e padronização Z-score. Este processo garante que características com magnitudes maiores não dominem o algoritmo de aprendizado, particularmente em otimizações baseadas em gradiente.

Summary

Normalização é uma técnica de pré-processamento de dados que escala características numéricas para uma faixa padrão, tipicamente entre 0 e 1, para melhorar a convergência e o desempenho do modelo.

Key Concepts

  • Escala Min-Max
  • Padronização Z-Score
  • Escalonamento de Características
  • Estabilidade do Gradiente Descendente

Use Cases

  • Pré-processamento de valores de pixels de imagem
  • Preparação de dados tabulares para redes neurais
  • Melhoria da precisão de modelos de regressão

Code Example

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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
data = np.array([[10], [20], [30]])
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

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