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Lernen Challenge: Skalierung der Merkmale | Datenvorverarbeitung mit Scikit-Learn
Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python
Abschnitt 2. Kapitel 11
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Challenge: Skalierung der Merkmale

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In dieser Aufgabe sollen die Merkmale des penguins dataset (bereits kodiert und ohne fehlende Werte) mit StandardScaler skaliert werden.

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import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed_encoded.csv') print(df)

Hier eine kurze Erinnerung an die Klasse StandardScaler.

StandardScaler
Aufgabe

Wischen, um mit dem Codieren zu beginnen

Sie erhalten ein DataFrame namens df, das kodierte und imputierte Pinguindaten enthält. Ihr Ziel ist es, alle Merkmalswerte zu standardisieren, sodass jede Spalte einen Mittelwert von 0 und eine Varianz von 1 aufweist. Dies stellt sicher, dass alle Merkmale vor dem Training eines Machine-Learning-Modells auf derselben Skala liegen.

  1. Import der Klasse StandardScaler aus sklearn.preprocessing.
  2. Trennung der Merkmalsmatrix X und der Zielvariable y aus dem DataFrame.
  3. Erstellung eines StandardScaler-Objekts.
  4. Anwendung des Scalers auf die Merkmalsmatrix X und Speicherung der skalierten Werte zurück in X.

Lösung

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