[Bug] Arquivo churn.csv já está codificado

E aí! Beleza? Então, você tá certo! O conjunto de teste pode ter uns valores diferentes de mínimo e máximo comparado ao conjunto de treino. Mas ó, quando a gente for normalizar (ou fazer qualquer preparo) é só mexer no conjunto de treino, tá ligado? O motivo é que a gente usa o conjunto de teste pra simular dados que o modelo nunca viu antes. Então, não rola ajustar nada com base nesses dados novos.

Quando a gente usa o transform com o objeto de normalização que a gente treinou, a ideia é simplesmente: "vamos tratar os dados de teste do mesmo jeito que tratamos os de treino". Aí, pode acontecer de alguns dados de teste ficarem com valores menores que 0 ou maiores que 1. Mas isso é de boa e é a maneira certa de fazer o modelo pegar o jeito de novos dados.

Agora, se a gente tentasse normalizar o conjunto de teste sozinho ou o conjunto todo, taria meio que misturando as coisas, sacou? E isso pode dar uma ideia errada do quanto o modelo é bom. Então é isso, man.

Oi. Acho que você está se referindo a outra dúvida minha, neste link. Já recebi a resposta a essa dúvida por lá, mas agradeço sua contribuição.