MO432 -capitulo 3

3.2 - centering and scaling - importante

• outras formas de scaling sem centering (sparse scaling 0 fica como esta, o maximo vai para 1)

Transformations to Resolve Skewness -(nao é importante)

3.3 Remocao de outlers nao é importante

Data Reduction and Feature Extraction (Super importante)

• PCA (é a reduçao de dimensionaidade usando SVD de MO431)

• Discussão sobre numero de dimensões que manter

• manter 80% ou 90% da variabilidade dos dados (variança é o quadrado do “autovalor” correspondente)

• ver o “joelho” no scree plot (fig 3.6)

3.4 missing values (parcialmente importante)

• imputaçao vs remoção

3.5 remover features (feature selection) - importante

3.6 dummy variables (super importante) - one-hot encoder

3.7 binning (pouco importante)

Pandas - tabeleas com dados categoricos em python

pandas get_dummies

sklearn one-hot enconder

sklearn preprocessing

StandardScale e MinMaxScaler

sklearn PCA