Uma técnica comum de pré-processamento de dados em machine learning é a normalização. A normalização é importante porque muitos algoritmos de machine learning assumem que os dados estão em uma escala similar, o que nem sempre é o caso. Para normalizar os dados, podemos utilizar a classe StandardScaler do módulo sklearn.preprocessing.
Aqui está um exemplo de como normalizar um conjunto de dados em Python:
“
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris # Carrega o conjunto de dados iris
iris = load_iris()
X = iris.data # Cria uma instância do StandardScaler
scaler = StandardScaler() # Normaliza os dados
X_normalized = scaler.fit_transform(X)
“
Nesse exemplo, o conjunto de dados iris é carregado usando a função load_iris do sklearn.datasets. Em seguida, uma instância da classe StandardScaler é criada e utilizada para normalizar os dados em X. O método fit_transform é utilizado para calcular a média e o desvio padrão dos dados e normalizá-los.
Espero que essa dica seja útil!