stabilize normalization results by modifying sampling process

[leahincom]

normalize.py

• random 하게 sampling 하여 결과가 일정하지 않은 문제 해결
• 샘플링한 데이터에 autonormalize를 수행해서 normalize 대상을 파악하는 과정 반복 (default: 5로 설정해둠)
• 위의 결과를 이용해 최종적으로 기존 데이터에 대해 normalize 수행

[cezanne]

기존 방식처럼 dataframe의 sample() 함수는 random하게 sampling을 잘 할겁니다. 굳이 재반복해서 sampling을 하여 교집합을 찾을 필요는 없어요..
다시 설명을 하면, sampling한 것으로 autonormalize 후 결과값이 나올 것이고, 이 과정을 수차례 반복한 결과값들의 공통 컬럼들을 기준으로 최종 normalize를 하는 것으로 하자는 것입니다.

[leahincom]

기존 방식처럼 dataframe의 sample() 함수는 random하게 sampling을 잘 할겁니다. 굳이 재반복해서 sampling을 하여 교집합을 찾을 필요는 없어요..
다시 설명을 하면, sampling한 것으로 autonormalize 후 결과값이 나올 것이고, 이 과정을 수차례 반복한 결과값들의 공통 컬럼들을 기준으로 최종 normalize를 하는 것으로 하자는 것입니다.

넵! 참고해서 수정한 후 다시 PR 올리겠습니다.
감사합니다 :)

[cezanne]

현재 코드는 원하는 방식은 아닌 거 같습니다. 찾아낸 entity와 relationship들의 교집합이 되어야 될 거 같습니다. 그런데 단순히 set을 써서 합집합, 교집합을 얻어내는 것이라기 보다는 entity의 컬럼의 교집합이 되어야 하지 않을지? 설명이 어렵네요. ㅠ