Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
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Pre-processamento com Sckit-Learn - Tutorial de Python
Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
Pre-processamento com Sckit-Learn
Agora vamos ver como usar o Scikit-Learn para poder colocar os nossos dados em escala. Vamos começar importando as nossas bibliotecas. Além disso, eu já copiei o código que faz a leitura dos nossos dados. Eu vou acrescentar aqui o importe do módulo preprocessing do Scikit-Learn. Agora vamos ver como usar o transformador MinMaxScaler para colocar os nossos dados em escala usando o método fit transform. Antes disso vamos olhar o sumário descritivo da minha variável mpg. Usando o método de scribd, eu consigo ver que a minha variável mpg tem um valor mínimo de 10.4 e chegando até um valor máximo de 33.9. Uma coisa que eu quero fazer para te mostrar é o gráfico de linha bem básico dessa mesma variável. Assim nós conseguimos ver os picos e vales que os valores das observações da minha variável tem a nos mostrar. Então para usar o nosso transformador MinMaxScaler, eu vou começar transformando a minha variável em mpg numa matriz de uma coluna. Vou…
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Conteúdos
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Arrays e Numpy4 m27 s
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Matrizes e Numpy5 m10 s
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Estatística Descritiva1 m26 s
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Investigando valores numéricos2 m42 s
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Investigando a dispersão de uma variável2 m57 s
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Variáveis categóricas1 m4 s
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Dados categóricos e o Pandas4 m22 s
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Identificando correlações: Método paramétrico2 m6 s
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Calculando o Coeficiente de Pearson5 m43 s
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Identificando correlações: Método não-paramétrico2 m25 s
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Usando Spearman e Qui-Quadrado6 m27 s
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Transformando distribuições de dados2 m
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Pre-processamento com Sckit-Learn6 m13 s
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