Scikit Learn: escalado de datos con MinMaxScaler

Descripción

Desarrolla un notebook en Python que aplique el escalado de datos usando MinMaxScaler, ajustando las características de un dataset simulado al rango [-1, 1].

Crea un archivo .ipynb desde cero que realice lo siguiente:

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Genera un pequeño dataset simulado (por ejemplo, mediante un DataFrame de pandas) con al menos dos columnas numéricas.
Aplica el MinMaxScaler de Scikit-Learn para reescalar las características al rango [-1, 1]. Ten en cuenta que MinMaxScaler por defecto usa el rango [0,1] por lo que tendrás que modificar uno de sus parámetros.
Muestra en pantalla el dataset original y el dataset escalado para evidenciar el efecto del escalado.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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