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Lernen Herausforderung: Skalierung der Merkmale | Datenvorverarbeitung mit Scikit-Learn
ML-Einführung Mit Scikit-Learn

bookHerausforderung: Skalierung der Merkmale

In dieser Aufgabe sollen die Merkmale des Penguins-Datensatzes (bereits kodiert und ohne fehlende Werte) mit dem 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)
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Hier eine kurze Erinnerung an die Klasse StandardScaler.

Aufgabe

Swipe to start coding

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. Importieren Sie die Klasse StandardScaler aus sklearn.preprocessing.
  2. Trennen Sie die Merkmalsmatrix X und die Zielvariable y aus dem DataFrame.
  3. Erstellen Sie ein StandardScaler-Objekt.
  4. Wenden Sie den Scaler auf die Merkmalsmatrix X an und speichern Sie die skalierten Werte wieder in X.

Lösung

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 11
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Suggested prompts:

How do I use StandardScaler to scale the penguins dataset?

Can you show me how to fit and transform the data with StandardScaler?

What does scaling the features with StandardScaler achieve?

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In dieser Aufgabe sollen die Merkmale des Penguins-Datensatzes (bereits kodiert und ohne fehlende Werte) mit dem 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)
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  1. Importieren Sie die Klasse StandardScaler aus sklearn.preprocessing.
  2. Trennen Sie die Merkmalsmatrix X und die Zielvariable y aus dem DataFrame.
  3. Erstellen Sie ein StandardScaler-Objekt.
  4. Wenden Sie den Scaler auf die Merkmalsmatrix X an und speichern Sie die skalierten Werte wieder in X.

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