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Integrazione dei dati, Normalizzazione lineare (Min–Max scaling) - Coggle…

- - - - Si utilizzano i metadati degli attributi:
        
        Nome dell’attributo
        
        Distanza sulle stringhe (es. distanza di modifica)
        
        Tipo di dato
        
        Entrambi stringhe? Entrambi numerici?
        
        Intervallo dei valori
        
        Intervalli simili indicano la stessa entità
      - 👉 Si seleziona cust_numb perché:
        
        ha la distanza di modifica minima
        
        lo stesso tipo di dato
        
        un intervallo di valori compatibile
      - ⚠️ Le corrispondenze non possono essere determinate in modo completamente automatico con precisione del 100%.
- - - - Ogni dimensione del vettore rappresenta una parola del vocabolario.
      - Il valore della variabile:
        
        1 se la parola è presente nel testo
        
        0 altrimenti
    - - “Appartamento molto carino con vista meravigliosa”
        
        Il vettore conterrà 1 per le parole appartamento, molto, carino, vista, meravigliosa e 0 per tutte le altre parole del vocabolario.
    - - È una rappresentazione sparsa:
        
        la maggior parte delle variabili è 0
      - Non considera:
        
        l’ordine delle parole
        
        il significato semantico
      - È semplice ed efficace come primo approccio
- - - - Simile alla BOW, ma:
        
        una sola categoria è valida alla volta
        
        non serve tokenizzare né rimuovere stop-word
      - Si crea:
        
        una variabile per ogni valore distinto della categoria
      - Solo una variabile è attiva (1), tutte le altre sono 0
- - - - prestazioni
      - precisione
      - velocità di convergenza degli algoritmi ML