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Como parte del #7, en el milestone 1 con los datos de la clase #25 y #26, tengo que dividirlos en dos partes, una como testeo y otra 'entrenada', para eso usando la librería elegida en #27, en el constructor de la clase #26, tendré sesgado por un lado el 20% de los datos para testear.
Una vez tenga los dos datos segmentados tengo que estandarizar los datos, eliminando la media y escalando los datos de forma que su varianza sea igual a 1. Para ello usaré de la librería #27 'StandardScaler'
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MauronMP
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[M1] Transformación de los datos por medio de algoritmos para obtener un perímetro de riesgo de incendio. milestone
Nov 15, 2022
MauronMP
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[M2] Transformación de los datos por medio de algoritmos para obtener un perímetro de riesgo de incendio. milestone
Nov 16, 2022
Como parte del #7, en el milestone 1 con los datos de la clase #25 y #26, tengo que dividirlos en dos partes, una como testeo y otra 'entrenada', para eso usando la librería elegida en #27, en el constructor de la clase #26, tendré sesgado por un lado el 20% de los datos para testear.
Una vez tenga los dos datos segmentados tengo que estandarizar los datos, eliminando la media y escalando los datos de forma que su varianza sea igual a 1. Para ello usaré de la librería #27 'StandardScaler'
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