‘Normalización de preprocesamiento’: el término en sí mismo indica que la normalización es para un preproceso de los datos. Además, preprocesamos para que se pueda encontrar una mejor representación. Otra cosa es que la normalización es un tipo de preprocesamiento en cualquier paso del flujo de datos. Por lo tanto, puede eliminar la palabra ‘preprocesamiento’ de su pregunta.
Pero la respuesta es en general no. Porque, la normalización depende de todo el modelo y los datos, así como del objetivo. Entonces, si los datos se normalizan correctamente de manera significativa, entonces el modelo ya está bien ajustado para el conjunto de datos de destino. Por lo tanto, no hay necesidad de normalización para los datos de destino. Los datos de destino se seleccionan y se representan de tal manera que ya preferimos … ¡este tipo de selección en realidad lo hizo objetivo!
Además, como estándar, no siempre obtiene el conjunto de datos de destino para probar un modelo. Entonces, el preprocesamiento es, en cierto sentido, en realidad para el conjunto de datos de entrenamiento.
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Pero, te dejaré un espacio. Maaaay beeee … la respuesta es sí para alguna escena en particular. Maaaay beeee … el modelo está mostrando un buen resultado incluso si está normalizando el objetivo establecido. Pero, otro científico de datos dirá, esto no es estándar y le mostraría una forma estándar: donde el modelo todavía se comporta como el suyo.
Espero que entiendas 🙂
