In deze uitdaging, schaal de kenmerken van de **penguins dataset** (reeds gecodeerd en zonder ontbrekende waarden) met behulp van `StandardScaler`.


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 volgt een korte herinnering aan de `StandardScaler`-klasse.

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestStandardScaler(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.df_raw = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed_encoded.csv'
        )
        import user_code
        cls.user_code = user_code

    def test_imports_scaler(self):
        from sklearn.preprocessing import StandardScaler
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'scaler', None), StandardScaler)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Used StandardScaler from sklearn.preprocessing",
            "Used StandardScaler from sklearn.preprocessing"
        )

    def test_X_scaled_type(self):
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(uc.X, (np.ndarray, pd.DataFrame))
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X was transformed using scaler.fit_transform",
            "X was transformed using scaler.fit_transform"
        )

    def test_X_scaled_mean_var(self):
        uc = self.user_code
        X_arr = np.asarray(uc.X)
        mean_close = np.allclose(np.mean(X_arr, axis=0), 0, atol=1e-7)
        var_close = np.allclose(np.var(X_arr, axis=0), 1, atol=1e-7)
        cond = mean_close and var_close
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X columns have mean ~0 and variance ~1 after scaling",
            "X columns have mean ~0 and variance ~1 after scaling"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_code.py

Beheers de basisprincipes van Machine Learning en de Scikit-learn-bibliotheek. Verken de volledige ML-werkstroom, van het omgaan met ontbrekende waarden en het coderen van categorische gegevens tot het schalen van kenmerken. Bouw efficiënte, lekvrije gegevensvoorverwerkingspijplijnen met behulp van ColumnTransformer. Zet ruwe datasets om in modelklare structuren en implementeer robuuste voorspellende pijplijnen.

Uitdaging: Het Schalen van de Features

Oplossing

Uitdaging: Het Schalen van de Features

Oplossing