Opa tudo bom?,
Estou acompanhando o curso de Machine Learning (muito bom por sinal!) até que me deparei com esse escalador StandardScaler e fiquei curioso pra saber como que ele funciona , como ele consegue tirar os "pesos" de uma features que só tem valores binários , no caso foi dado o exemplo de filmes , como ele entendeu que tal filme tinha mais haver com o tema de animação do que terror por exemplo, baseado apenas em binário?
obs:Li um pouco a documentação do próprio SKlearn e não ficou muito claro.
Após essa preparação dos dados, a biblioteca de ML é capaz de fazer as classificações. Os pesos fazem parte da classificação, para isso esses dados receberam um tratamento maior onde foram criadas escalas através da importação da biblioteca SkLearn que serve para isso. O Algoritmo em cima da base de dados separa os grupos criando uma conversão. Para tentar ficar mais claro, é possível pensar que ele "pega 2 filmes, analisa o que tem de igual e diferente, então faz isso com o outro e outro e tudo isso ocorre de forma muito rápida, separando em grupos por similaridades" esse é o trabalho da classificação, igual fazemos mas numa escala muito maior. Deixarei esse