a normalização e padronização de dados são etapas essenciais no pré-processamento para garantir que todos os atributos contribuem Igualmente para os r

Question

a normalização e padronização de dados são etapas essenciais no pré-processamento para garantir que todos os atributos contribuem Igualmente para os resultados dos modelos de aprendizado de máquina. O Scikit-learm fornece a classe StandardScaler para padronizar dados a média e dividindo pelo desvio padrão. Você está trabalhando com um conjunto de dados composto por duas colunas e quatro linhas. Os valores das duas colunas variam entre 0 e 1. Ao aplicar a padronização utilizando a ferramenta StandardScaler do Scikit-learm, como esses dados serão transformados? A. Os valores serão transformados para que cada coluna tenha média 0 e desvio padrão 1 b. Os valores serão padronizados para estarem entre - 1 e 1 C. os valores serão normalizados para estarem entre 0 e 1 D. Os valores serão convertidos para logaritimos naturais e Os valores serão todos multiplicados por 2

Ed · Answer

Vamos analisar as opções com base no funcionamento do `StandardScaler` do Scikit-learn, que é utilizado para padronizar os dados.

O `StandardScaler` transforma os dados de forma que cada coluna tenha média 0 e desvio padrão 1. Isso significa que os dados são centralizados (subtraindo a média) e escalonados (dividindo pelo desvio padrão).

Agora, vamos analisar as alternativas:

a) Os valores serão transformados para que cada coluna tenha média 0 e desvio padrão 1 - Esta é a definição correta do que o `StandardScaler` faz.

b) Os valores serão padronizados para estarem entre -1 e 1 - Isso não é correto, pois essa descrição se refere a uma normalização, não à padronização.

c) Os valores serão normalizados para estarem entre 0 e 1 - Novamente, isso se refere a normalização, não à padronização.

d) Os valores serão convertidos para logaritmos naturais e os valores serão todos multiplicados por 2 - Isso não é uma operação realizada pelo `StandardScaler`.

Portanto, a alternativa correta é: **a) Os valores serão transformados para que cada coluna tenha média 0 e desvio padrão 1.**

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