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O uso de transformações de variáveis em modelos preditivos é importante para melhorar a qualidade do modelo, corrigindo problemas como assimetria, instabilidade de variância e falta de linearidade.

Exemplo do uso de técnicas de pré-processamento no conjunto de dados “Space Titanic”, de forma a garantir resultados mais precisos e confiáveis

Limpeza de dados, dados faltantes, dados inconsistentes

Tratamento de ruídos, valores atípicos, integração de dados, redução de dados, seleção de atributos

Transformação de dados, discretização, binarização, one-hot encoding

Pré-processamento, importância, problemas reais, tipos de dados e preparação da base de dados