Quelle méthode choisir entre Standard et Min-Max ?

Utilisez Standard (Z-score) si vos données suivent une distribution normale, et Min-Max si vous souhaitez borner vos valeurs dans un intervalle fixe, typiquement [0, 1].

Que fait le Metteur Robuste ?

Le Metteur Robuste utilise la médiane et l'écart interquartile, ce qui le rend beaucoup moins sensible aux valeurs aberrantes (outliers) que les autres méthodes.

Puis-je inverser la transformation effectuée ?

Oui, en cochant 'Transformation Inverse' et en fournissant les paramètres JSON sauvegardés lors de la première exécution.

L'outil détecte-t-il automatiquement les colonnes numériques ?

Oui, si vous laissez le champ 'Colonnes à Mettre à l'échelle' vide, l'outil identifiera et traitera automatiquement toutes les colonnes contenant des valeurs numériques.

Quels formats de sortie sont supportés ?

Vous pouvez obtenir vos résultats sous forme de fichier CSV, de structure JSON ou simplement via un rapport textuel affiché directement dans l'interface.

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Data Processing

Metteur à l'échelle des Caractéristiques

Mettre à l'échelle et normaliser les caractéristiques en utilisant diverses méthodes pour le prétraitement d'apprentissage automatique et la standardisation des données

Exécution

Exécuter cet outil

Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.

Entrées

Les options sont groupées pour rendre les longs formulaires plus lisibles.

9 réglages

ContenuCollez ou saisissez les valeurs principales.3

CSV Data InputtextareaRequisColonnes à Mettre à l'échelle (optionnel)textOptionnelSpécifiez quelles colonnes mettre à l'échelle. Si vide, toutes les colonnes numériques seront détectées et mises à l'échelle automatiquement.Paramètres de Mise à l'échelle (pour transformation inverse)textareaOptionnelRequis uniquement pour la transformation inverse. Collez les paramètres de mise à l'échelle d'une exécution précédente.

RéglagesAjustez formats, plages, nombres et modes.2

Méthode de Mise à l'échelleselectRequisFormat de SortieselectRequis

OptionsActivez ou désactivez les comportements optionnels.4

Première Ligne Contient les En-têtescheckboxOptionnelActivé si cochéTraiter la première ligne comme en-têtes de colonneTransformation InversecheckboxOptionnelActivé si cochéAppliquer la transformation inverse en utilisant les paramètres fournisSauvegarder les Paramètres de Mise à l'échellecheckboxOptionnelActivé si cochéInclure les paramètres de mise à l'échelle dans la sortie pour les transformations inverses futuresUniquement les Données Mises à l'échellecheckboxOptionnelActivé si cochéIgnorer l'analyse détaillée et afficher uniquement les données mises à l'échelle

Résultat

Prêt à exécuter

Après exécution, les fichiers, textes, données structurées ou sorties en flux apparaîtront ici.

Exemples

Exemples adaptés à cet outil

Associé

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Entrées

Résultat

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Points clés

Aperçu

Quand l’utiliser

Fonctionnement

Cas d’usage

Exemples

1. Normalisation Min-Max pour un modèle de clustering

2. Standardisation Z-score pour une régression

FAQ

Exemples CSV

Exemples Python

Traitement de Chaînes Windows - Exemples C#

Exemples Apache Spark

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Extracteur de Colonnes de Données

Calculateur de Lignes

Outils d export CSV et de conversion de tableaux

Outils de nettoyage et de reorganisation CSV

Outils de qualite des donnees, deduplication et detection d anomalies