Questão FC296009
Na etapa de preparação de dados a serem submetidos ao processo de data mining, uma importante tarefa consiste no processo de normalização dos dados numéricos. Com isso, leva-se o c
Bancos de Dados Dimensionais
CESGRANRIO · 2018
Na etapa de preparação de dados a serem submetidos ao processo de data mining, uma importante tarefa consiste no processo de normalização dos dados numéricos. Com isso, leva-se o conjunto de dados a uma mesma escala, evitando distorções na execução dos algoritmos de aprendizado de máquina utilizados na descoberta de conhecimento de dados e, com isso, afetando a análise dos resultados.
Seja então um atributo numérico A com n valores observados
\({ V_1, V_2, ...., V_n}\) média
\(\overline {A}\) e desvio-padrão
\(\sigma_A\).
Nesse contexto, a técnica de normalização de dados que gera \(v_{ i} ^{'} = {\large v_i - \overline{A} \over \sigma_A}\) , dado um valor , é a
- binning
- escala decimal
- Min-max
- penalização hiperbólica
- z-score
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
z-score é a técnica de normalização que transforma cada valor \(v_i\) em \(v_i'=\frac{v_i-\overline{A}}{\sigma_A}\).
Ela subtrai a média da variável e divide pelo desvio-padrão.
O resultado é uma nova escala com média aproximada igual a 0 e desvio-padrão igual a 1, permitindo comparar atributos com unidades e magnitudes diferentes.
Isso evita que variáveis com amplitude maior exerçam influência indevida em algoritmos sensíveis à escala.
Além disso, o z-score facilita a identificação de outliers: valores com pontuação muito distante de zero indicam observações atípicas.
É muito usado em pré-processamento para métodos estatísticos e de aprendizado de máquina.
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