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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.
12345import 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.
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.
- Import der Klasse
StandardScaleraussklearn.preprocessing. - Trennung der Merkmalsmatrix
Xund der Zielvariableyaus demDataFrame. - Erstellung eines
StandardScaler-Objekts. - Anwendung des Scalers auf die Merkmalsmatrix
Xund Speicherung der skalierten Werte zurück inX.
Lösung
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