Obtenez des recommandations pour des méthodes appropriées de mise à l'échelle ou de normalisation des données en fonction des caractéristiques de votre jeu de données et des exigences du modèle.
Tâche : Recommander une méthode de mise à l'échelle ou de normalisation des données appropriée. Contexte : Mon jeu de données contient des caractéristiques numériques, et je le prépare pour un modèle de type [type_de_modèle, ex: réseau neuronal, SVM]. La distribution des données pour la colonne '[colonne_exemple]' est [type_de_distribution, ex: asymétrique, normale]. Objectif de sortie : Suggérer une méthode principale et expliquer pourquoi elle est adaptée, en mentionnant les alternatives.
Recommander des techniques optimales de normalisation et de mise à l'échelle des données pour les modèles d'apprentissage automatique, basées sur la distribution des données, les valeurs aberrantes et le type de modèle.
Obtenez une explication claire et concise de la normalisation des bases de données, y compris son objectif et les formes normales courantes.
