Normalisation des données avec MinMaxScaler

Le MinMaxScaler est une méthode de normalisation des données qui ajuste les valeurs d’une variable dans un intervalle spécifié, généralement entre 0 et 1. Cette approche est utilisée pour mettre à l’échelle les données afin que toutes les caractéristiques aient la même échelle, ce qui est particulièrement important pour certains modèles de machine learning, comme les réseaux de neurones et les k-plus proches voisins (k-NN). Le MinMaxScaler transforme chaque caractéristique selon la formule 𝑥 − min ⁡ ( 𝑥 ) max ⁡ ( 𝑥 ) − min ⁡ ( 𝑥 ) max(x)−min(x) x−min(x) ​ , où 𝑥 x est la valeur de la donnée, min ⁡ ( 𝑥 ) min(x) et max ⁡ ( 𝑥 ) max(x) sont les valeurs minimales et maximales de la colonne respective.