Este é um componente que normaliza as amostras individualmente de acordo com a norma da unidade. Faz uso da implementação do Scikit-learn. Scikit-learn é uma biblioteca open source de machine learning que suporta apredizado supervisionado e não supervisionado. Também provê várias ferramentas para montagem de modelo, pré-processamento de dados, seleção e avaliação de modelos, e muitos outros utilitários.

Espera-se como entrada para o componente uma tabela com colunas que representam valores numéricos, categóricos ou de data. A tabela deve ser de um dos seguintes tipos: Comma-separated values (.csv) ou Excel (.xls, .xlsx).

A seguir são listados todos os parâmetros utilizados pelo componente:

• Atributo alvo: feature.
  Esse valor será utilizado para garantir que o alvo não seja removido.
• Norma: string, {"l1", "l2", "max"}, padrão: "l2".
  A norma a ser usada para normalizar cada amostra diferente de zero. Se a norma ‘max' for usada, os valores serão redimensionados pelo máximo dos valores absolutos.

O retorno durante a experimentação ajuda o usuário a analisar tanto métricas distintas de forma visual, como a distribuição dos dados e os dados brutos ao final da execução. Sendo assim, é possível visualizar diversos retornos para este componente como os listados a seguir:

1. Tabela dos dados
   Apresenta visualização dos dados após o treinamento do modelo com a variável resposta e dados sobre o modelo.

Dados normalizados de acordo com a norma.