Qual método de escalonamento devo escolher?

O Z-score é ideal para dados com distribuição normal, enquanto o Min-Max é melhor quando você precisa de um intervalo fixo, como [0, 1].

O que é a transformação inversa?

É o processo de converter os dados escalonados de volta para a escala original, utilizando os parâmetros salvos durante a primeira execução.

Posso processar apenas colunas específicas?

Sim, você pode listar os nomes das colunas desejadas separadas por vírgula no campo de configuração de colunas.

Como o escalonamento robusto lida com outliers?

Ele utiliza a mediana e o intervalo interquartil (MAD) em vez da média e desvio padrão, tornando-o menos sensível a valores extremos.

O que acontece se eu não selecionar colunas?

A ferramenta detectará automaticamente todas as colunas que contêm valores numéricos e aplicará o escalonamento nelas.

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Escalar e normalizar features usando vários métodos para pré-processamento de aprendizado de máquina e padronização de dados

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Entradas

As opções estão agrupadas para deixar formulários longos mais fáceis de revisar.

9 opções

ConteúdoCole ou digite os valores principais.3

CSV Data InputtextareaObrigatórioColunas para Escalonar (opcional)textOpcionalEspecifique quais colunas escalonar. Se vazio, todas as colunas numéricas serão detectadas e escalonadas automaticamente.Parâmetros de Escalonamento (para transformação inversa)textareaOpcionalApenas necessário para transformação inversa. Cole os parâmetros de escalonamento de uma execução anterior.

ConfiguraçõesAjuste formatos, intervalos, números e modos.2

Método de EscalonamentoselectObrigatórioFormato de SaídaselectObrigatório

AlternânciasAtive ou desative comportamentos opcionais.4

Primeira Linha Contém CabeçalhoscheckboxOpcionalAtivo quando marcadoTratar primeira linha como cabeçalhos de colunaTransformação InversacheckboxOpcionalAtivo quando marcadoAplicar transformação inversa usando parâmetros fornecidosSalvar Parâmetros de EscalonamentocheckboxOpcionalAtivo quando marcadoIncluir parâmetros de escalonamento na saída para futuras transformações inversasApenas Dados EscalonadoscheckboxOpcionalAtivo quando marcadoIgnorar análise detalhada e gerar apenas os dados escalonados

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Visão geral

Quando usar

Como funciona

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1. Padronização de Dados de Sensores

2. Normalização Min-Max para Imagens

Perguntas frequentes

Exemplos CSV

Exemplos Python

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Exemplos Apache Spark

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