Como normalizar dados em Python: Um guia abrangente

A normalização de dados é um conceito fundamental na análise de dados e no aprendizado de máquina. Refere-se ao processo de transformação de dados em uma escala comum que permite comparações significativas. A normalização ajuda a eliminar os vieses que podem existir nos dados, facilitando a obtenção de conclusões precisas e confiáveis. Este artigo explorará o que é normalização, seus benefícios e como normalizar dados em Python.

Normalização vs. Padronização

Normalização e padronização são frequentemente usadas de forma intercambiável, mas não são a mesma coisa. A normalização envolve o escalonamento dos dados para um intervalo de 0 a 1, enquanto a padronização envolve o escalonamento dos dados para uma média de 0 e um desvio padrão de 1. A normalização é frequentemente usada quando a distribuição dos dados não é normal, enquanto a padronização é usada quando os dados seguem uma distribuição normal.

Transformação de dados não normais

Antes de normalizar os dados, pode ser necessário transformá-los se eles não forem normalmente distribuídos. Uma transformação comum é a transformação logarítmica, que pode ajudar a reduzir a assimetria dos dados. Outra transformação é a transformação Box-Cox, que pode ajudar a normalizar os dados e reduzir a variabilidade.

Existem várias maneiras de normalizar dados em Python. Um dos métodos mais simples é usar a classe MinMaxScaler da biblioteca scikit-learn. Essa classe dimensiona os dados para um intervalo de 0 a 1. Aqui está um exemplo:

““

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

import numpy as np

scaler = MinMaxScaler()

normalized_data = scaler.fit_transform(data)

print(normalized_data)

“`

Neste exemplo, o MinMaxScaler é usado para normalizar um array 2D de dados. O método fit_transform é usado para ajustar o escalonador aos dados e transformá-los em uma forma normalizada. Os dados normalizados resultantes são impressos na consola.

O oposto de Normalize

O oposto de normalização é a desnormalização, que envolve a transformação dos dados normalizados de volta à sua forma original. Isso geralmente é necessário ao usar os dados normalizados para previsões ou análises. Para desnormalizar os dados, é possível usar o método inverse_transform do objeto scaler:

“`

dados_desnormalizados = scaler.inverse_transform(dados_normalizados)

print(dados_desnormalizados)

“`

Finalmente, vale a pena notar que a normalização também pode ser aplicada a linhas individuais ou linhas de dados. Isso pode ser útil quando se deseja normalizar dados linha a linha, em vez de todo o conjunto de dados. É possível normalizar uma linha de dados usando a mesma classe MinMaxScaler, mas com uma sintaxe ligeiramente diferente:

“`

line = np.array([1, 2, 3, 4])

line = line.reshape(-1, 1)

scaler = MinMaxScaler()

normalized_line = scaler.fit_transform(line)

print(normalized_line)

“`

Neste exemplo, a linha de dados é primeiro remodelada em um array 2D com uma única coluna. Isso é necessário porque o escalonador requer entrada 2D. Os dados são então normalizados usando o MinMaxScaler, e a linha normalizada resultante é impressa no console.

A normalização é uma etapa crítica na análise de dados e no aprendizado de máquina. Ela ajuda a eliminar os vieses que podem existir nos dados, facilitando a obtenção de conclusões precisas e confiáveis. Neste artigo, exploramos o que é normalização, seus benefícios e como normalizar dados em Python usando a classe MinMaxScaler do scikit-learn. Também discutimos o oposto da normalização, a desnormalização, e como normalizar linhas individuais de dados. Ao entender a normalização, você pode melhorar a precisão e a confiabilidade de sua análise de dados e modelos de aprendizado de máquina.