Olá Estou com uma dúvida, em quais casos devemos escolher entre normalização e padronização ?
Solucionado
Olá Estou com uma dúvida, em quais casos devemos escolher entre normalização e padronização ?
Oii Luiz, tudo bem?
Desculpa a demora!As técnicas tem o mesmo objetivo, que é transformar todas as variáveis na mesma ordem de grandeza. Na padronização vamos gerar uma média igual a 0 e desvio padrão igual a 1, já normalizar deixa os dados num intervalo de 0 e 1.
Normalmente usamos a normalização quando você não sabe a distribuição dos dados, ou sabe que não é uma gaussiana, e é útil em algoritmos que não fazem suposições sobre a distribuição, como KNN ou redes neurais. Já a padronização a gente usa quando sabemos que a distribuição dos dados tem uma distribuição gaussiana, ou muito parecido com a curva da gaussiana.
Qualquer outra dúvida, é só me chamar, ok?
Bons estudos ^^