Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados
Um conjunto de dados costuma misturar tipos de medida muito diferentes: idade em anos, renda em milhares, distância em milímetros. Os números brutos podem diferir por fatores enormes mesmo quando cada atributo carrega informação igualmente útil. O escalonamento de atributos coloca essas medidas em escalas numéricas comparáveis, para que um algoritmo as julgue pelo que significam, não pelo tamanho que as suas unidades acontecem de ter.
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▶ Escalonamento e Padronização de Atributos