Dados Equilibrados em Machine Learning

📐 Padronização: O Segredo para Dados Equilibrados em Machine Learning

Você já treinou um modelo e percebeu que os resultados ficaram inconsistentes? Pode ser porque você não aplicou a padronização nos dados.

🧠 O que é Padronização?

Padronização é o processo de transformar os dados para que eles tenham média zero (μ = 0) e desvio padrão igual a um (σ = 1). Ela é especialmente útil quando os dados têm outliers ou quando você quer que todos os atributos sejam tratados de maneira equilibrada.

💡 Fórmula para Padronização

x_padronizado = (x - média(x)) / desvio_padrão(x)

Depois dessa transformação, os dados seguem uma distribuição parecida com a normal (distribuição gaussiana).

🚀 Por que usar Padronização?

• 🧠 Ideal para algoritmos como:
  • Redes neurais
  • Regressão logística
  • SVM
• 📈 Torna o processo de treinamento mais estável
• 🔥 Evita problemas de convergência durante a otimização

✅ Vantagens

• 📊 Dados ficam comparáveis, mesmo que tenham unidades diferentes
• 🚀 Ajuda o modelo a aprender mais rápido

🆚 Normalização ou Padronização?

A padronização é mais robusta quando seu dataset contém valores extremos (outliers), enquanto a normalização é melhor quando não há outliers.

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