11. Sobre a normalização de dados em Machine Learning, selecione a alternativa CORRETA. a) Serve para eliminar a diferença de escala entre as var...
11. Sobre a normalização de dados em Machine Learning, selecione a alternativa CORRETA. a) Serve para eliminar a diferença de escala entre as variáveis preditoras. b) Serve para ajustar a distribuição de frequências das variáveis para a distribuição normal. c) Serve para transformar colunas multivaloradas em várias colunas binárias. d) Serve para eliminar valores atípicos (outliers). e) Serve para suavizar o desbalanceamento entre as classes no dataset.
💡 1 Resposta
Ed 
A alternativa correta é a letra A) Serve para eliminar a diferença de escala entre as variáveis preditoras. A normalização de dados é uma técnica utilizada em Machine Learning para ajustar os dados em uma escala comum, eliminando a diferença de escala entre as variáveis preditoras. Isso é importante porque muitos algoritmos de Machine Learning são sensíveis à escala dos dados e podem não funcionar corretamente se as variáveis tiverem escalas muito diferentes.
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