Vamos dar uma olhada no que pode acontecer com a precisão do seu modelo se você tentar modelar dados sem antes fazer algum tipo de padronização.

Aqui temos um subconjunto do conjunto de dados wine. Uma das colunas, Proline, tem uma variação extremamente alta em comparação com as outras colunas. Esse é um exemplo de quando uma técnica como a normalização de logs seria útil, sobre a qual você aprenderá na próxima seção.

O processo de treinamento do modelo do scikit-learn deve ser familiar para você a esta altura, portanto, não vamos nos aprofundar muito nele. Você já tem um modelo k-nearest neighbors disponível (knn), bem como os conjuntos X e y que você precisa ajustar e pontuar.

Dados e modelagem padronizados

Create Your Free Account