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#3677471

Em aprendizado de máquina, muitos algoritmos requerem que os dados de entrada sejam numéricos. No entanto, é comum lidar com variáveis categóricas, que representam categorias ou rótulos, como "vermelho", "azul", "verde" para cores, ou "masculino" e "feminino" para sexo. Para que esses dados possam ser utilizados efetivamente em modelos preditivos, é necessário transformá-los em uma representação numérica adequada. Ao lidar com dados categóricos, qual das seguintes técnicas é comumente utilizada para transformá-los em uma representação adequada para modelos de aprendizado de máquina? 

  • One-Hot Encoding.
  • Remoção deoutliers.
  • Análise de Componentes Principais (PCA).
  • Normalização Min-Max
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