Pré-processamento de Dados

A discretização de recursos é o processo de converter recursos contínuos em categorias discretas.

A escala de recursos é uma técnica usada para padronizar o intervalo de variáveis independentes na pré-processamento de dados.

A seleção de recursos é o processo de identificar e selecionar variáveis importantes para modelos de aprendizado de máquina.

Normalização Min-Max escala os dados para um intervalo fixo, geralmente [0, 1], melhorando o desempenho do modelo em aprendizado de máquina.

Escalonamento Min-Max é uma técnica de normalização que ajusta as características para um intervalo fixo, geralmente [0, 1].

Técnicas de normalização ajustam os dados para uma escala comum, melhorando o desempenho e a interpretabilidade do modelo em IA.

Recursos normalizados são valores de entrada padronizados usados para melhorar o desempenho do modelo de IA.

Entrada normalizada refere-se ao processo de ajustar dados para uma escala comum em IA e aprendizado de máquina.

One-Hot Encoding é um método para converter dados categóricos em um formato binário para aprendizado de máquina.

Uma operação de padding adiciona dados extras às entradas para garantir um tamanho consistente para o processamento em modelos de IA.

SMOTE é uma técnica usada para equilibrar conjuntos de dados gerando exemplos sintéticos para classes sub-representadas.

A remoção de stopwords é o processo de eliminar palavras comuns dos dados de texto para melhorar a eficiência da análise e do processamento.

O undersampling é uma técnica usada em aprendizado de máquina para equilibrar conjuntos de dados, reduzindo o número de instâncias na classe majoritária.