Pré-processamento de dataset gerado

[SteffanoP]

Descrição Rápida

Esta Pull Request visa criar um novo módulo para o pré-processamento do dataset gerado, visando o mínimo possível para que o dataset gerado seja semelhante ao dataset original.

Essa PR também visa solucionar os problemas em #12, do qual havia a necessidade de manter o dataset escalado, seguindo as mesmas escalas de máximo e mínimo do dataset original.

Fixes #12

Objetivos

• Gerar instâncias que obedeçam o valores de mínimo e máximo do dataset original;
• Continuar Garantindo o RandomState para cada atributo;
  • Mantido pelo método de escala (MinMaxScaler).
• Observar a eficiência da normalização;
• Garantir a normalização e concordância do dataset sintético.

[SteffanoP]

Durante alguns testes realizados, foi observado que o algoritmo genético não se comporta muito bem com escalas diferente das originais, muito provavelmente devido as configurações de peso e pontos de referência, logo não é interessante realizar o Scale antes do processo geracional.

A sugestão aqui é o seguinte, para evitar interferências de geração e rotulação do dataset pelo algoritmo genético, é importante realizar o Scale após a geração do dataset sintético, ou estabelecer a escala como uma opção ao usuário; pois, quando escalamos os atributos do dataset, em tese, nós não alteramos sua complexidade (isso foi observado após a geração de um dataset no formato anterior a esta PR e escalando seus valores após a rotulação, e o resultado das complexidades obtidas foram as mesmas.

[SteffanoP]

Normalizar e Escalar os valores de um novo dataset

[SteffanoP]

Mesmo após novas implementações, não foi possível constatar a eficiência do escalamento dos valores de complexidade, ainda será necessário verificar a real eficiência dessa implementação, mesmo que temporária.