normaliser des résultatsCamping Berrua tarif

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Cet article décrit un module dans le concepteur Azure Machine Learning (version préliminaire).This article describes a module in Azure Machine Learning designer (preview).Utilisez ce module pour transformer un jeu de données par le biais de la La normalisation est une technique souvent appliquée dans le cadre de la préparation des données pour le Machine Learning.Normalization is a technique often applied as part of data preparation for machine learning.L'objectif de la normalisation est de modifier les valeurs des colonnes numériques du jeu de données pour utiliser une échelle commune, sans que les différences de plages de valeurs ne soient faussées et sans perte d'informations.The goal of normalization is to change the values of numeric columns in the dataset to use a common scale, without distorting differences in the ranges of values or losing information.Certains algorithmes ont également besoin d'une normalisation pour modéliser correctement les données.Normalization is also required for some algorithms to model the data correctly.Par exemple, supposons que votre jeu de données d'entrée contienne une colonne avec des valeurs allant de 0 à 1 et une autre colonne avec des valeurs allant de 10 000 à 100 000.For example, assume your input dataset contains one column with values ranging from 0 to 1, and another column with values ranging from 10,000 to 100,000.Ce module offre plusieurs options pour transformer des données numériques :This module offers several options for transforming numeric data:Vous pouvez modifier toutes les valeurs pour appliquer une échelle de 0 à 1, ou les transformer en les représentant sous forme de rangs centiles plutôt que sous forme de valeurs absolues.You can change all values to a 0-1 scale, or transform the values by representing them as percentile ranks rather than absolute values.Vous pouvez appliquer la normalisation à une ou plusieurs colonnes d'un jeu de données.You can apply normalization to a single column, or to multiple columns in the same dataset.Si vous devez réitérer le pipeline ou appliquer les mêmes étapes de normalisation à d'autres données, vous pouvez enregistrer ces étapes sous forme de transformation de normalisation et appliquer celle-ci à d'autres jeux de données dotés du même schéma.If you need to repeat the pipeline, or apply the same normalization steps to other data, you can save the steps as a normalization transform, and apply it to other datasets that have the same schema.Avant de former un modèle, certains algorithmes exigent une normalisation des données.Some algorithms require that data be normalized before training a model.D'autres effectuent leur propre mise à l'échelle ou normalisation des données.Other algorithms perform their own data scaling or normalization.Par conséquent, lorsque vous choisissez un algorithme de Machine Learning pour un modèle prédictif, examinez bien ses exigences en termes de données avant d'appliquer la normalisation aux données d'apprentissage.Therefore, when you choose a machine learning algorithm to use in building a predictive model, be sure to review the data requirements of the algorithm before applying normalization to the training data.Ce module ne vous permet d'appliquer qu'une seule méthode de normalisation à la fois.You can apply only one normalization method at a time using this module.Par conséquent, la même méthode de normalisation est appliquée à toutes les colonnes que vous sélectionnez.Therefore, the same normalization method is applied to all columns that you select.Pour utiliser différentes méthodes de normalisation, utilisez une deuxième instance du module To use different normalization methods, use a second instance of Vous le trouverez dans Azure Machine Learning, sous You can find the module In Azure Machine Learning, under Connectez un jeu de données contenant au moins une colonne de tous les nombres.Connect a dataset that contains at least one column of all numbers.Utilisez le sélecteur de colonne pour choisir les colonnes numériques à normaliser.Use the Column Selector to choose the numeric columns to normalize.Si vous ne choisissez pas de colonnes individuelles, If you don't choose individual columns, by default Des résultats étranges peuvent être obtenus si vous incluez des colonnes numériques qui ne devraient pas être normalisées !This can lead to strange results if you include numeric columns that shouldn't be normalized!Si aucune colonne numérique n'est détectée, vérifiez les métadonnées de la colonne pour vous assurer que le type de données de celle-ci est un type numérique pris en charge.If no numeric columns are detected, check the column metadata to verify that the data type of the column is a supported numeric type.Pour vous assurer que les colonnes d'un type spécifique sont fournies comme entrée, essayez d'utiliser le module To ensure that columns of a specific type are provided as input, try using the Cette colonne ne sera ainsi pas utilisée lors des opérations de normalisation.This ensures that such columns are not used in normalization operations.Les valeurs de la colonne sont transformées à l'aide de la formule suivante :The values in the column are transformed using the following formula:La moyenne et l'écart type sont calculés séparément pour chaque colonne.Mean and standard deviation are computed for each column separately.Le redimensionnement à l'intervalle [0,1] s'effectue en décalant les valeurs de chaque fonction afin que la valeur minimale soit 0, puis en divisant par la nouvelle valeur maximale (qui correspond à la différence entre les valeurs maximale et minimale d'origine).Rescaling to the [0,1] interval is done by shifting the values of each feature so that the minimal value is 0, and then dividing by the new maximal value (which is the difference between the original maximal and minimal values).Les valeurs de la colonne sont transformées à l'aide de la formule suivante :The values in the column are transformed using the following formula:Les valeurs de la colonne sont transformées à l'aide de la formule suivante :The values in the column are transformed using the following formula:Ici, μ et σ correspondent aux paramètres de la distribution, calculés empiriquement à partir des données sous forme d'estimations de la probabilité maximale, pour chaque colonne séparément.Here μ and σ are the parameters of the distribution, computed empirically from the data as maximum likelihood estimates, for each column separately.Les valeurs de la colonne sont transformées à l'aide de la formule suivante :The values in the column are transformed using the following formula:Envoyez le pipeline ou double-cliquez sur le module Pour afficher les valeurs transformées, cliquez avec le bouton droit sur le module, puis sélectionnez To view the transformed values, right-click the module, and select Par défaut, les valeurs sont transformées sur place.Si vous souhaitez comparer les valeurs transformées avec les valeurs d'origine, utilisez le module If you want to compare the transformed values to the original values, use the Pour enregistrer la transformation afin de pouvoir appliquer la même méthode de normalisation à un autre jeu de données, sélectionnez le module, puis To save the transformation so that you can apply the same normalization method to another dataset, select the module, and select Vous pouvez ensuite charger les transformations enregistrées à partir du groupe You can then load the saved transformations from the

S'entraîner à conjuguer normaliser à tous les temps : présent, futur, imparfait ou subjonctif. Avec la reconnaissance des IFRS par les Etats-Unis, l'IASB est devenu de fact

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