Questão FC213570
Levando em consideração que os dados possuem outliers que podem afetar negativamente a normalização, qual técnica de normalização seria adequada?
Inteligência Artificial (IA)
CESGRANRIO · 2024
Ao analisar dados de saúde da população brasileira em uma tarefa de classificação de risco para doenças coronarianas, um pesquisador percebeu que o algoritmo escolhido era muito sensível à diferença de ordem de grandeza das variáveis que tinha a seu dispor. Ele decidiu que era importante fazer o pré-processamento dos dados por meio de um algoritmo de normalização.
Levando em consideração que os dados possuem outliers que podem afetar negativamente a normalização, qual técnica de normalização seria adequada?
- Distância de edição
- Min-max
- One-hot
- PCA
- Z-score
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Alternativa correta (E): Z-score
A normalização Z-score transforma cada valor \(x\) em \(z = \dfrac{x - \mu}{\sigma}\), onde \(\mu\) é a média e \(\sigma\) é o desvio padrão da variável.
Esse procedimento:
- centraliza a variável em torno de média 0 e padroniza a dispersão para desvio padrão 1.
- equaliza ordens de grandeza entre variáveis, evitando que recursos com escalas muito diferentes dominem cálculos de distância ou atualizações de modelo.
- preserva a forma da distribuição (apenas muda escala e posição), de modo que valores extremos continuam detectáveis como outliers (por exemplo, \(|z|>3\)).
Por esses motivos, a Z-score é adequada quando há outliers e é necessário reduzir o impacto das diferenças de escala sem comprimir os dados a um intervalo fixo, garantindo melhor comportamento de modelos sensíveis à escala.
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