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Optimización de modelo de clasificación

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Mis notas de la parte de Normalización (que es la parte que más me costó entender 😅🤭 jeje).

  1. Sacando la media y dev. estándar necesarios para la normalización. Recuerda, solo se utilizan los datos de entrenamiento, porque si utilizamos la data de test estaríamos haciendo trampa (el modelo no debe interactuar con ella hasta después del entrenamiento).
mean = np.mean(x_train)
std = np.std(x_train)
  1. Nuevos datos normalizados. 1+e-7 es un número muy pequeño y sirve para evitar una división entre 0 si “std=0”.

x_train = (x_train - mean) / (std+1e-7)
x_test = (x_test - mean) / (std+1e-7)