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

Machine learning wordt tegenwoordig overal toegepast. Wil je het zelf leren? Deze cursus is een introductie tot de wereld van machine learning waarin je basisconcepten leert, werkt met Scikit-learn – de populairste bibliotheek voor ML – en je eerste machine learning-project bouwt.
Deze cursus is bedoeld voor studenten met basiskennis van Python, Pandas en Numpy.

Leer de concepten van machine learning en de workflow van een ML-project.

Preprocessing is waarschijnlijk de belangrijkste fase van een ML-project. Dit hoofdstuk behandelt de preprocessing-stappen die nodig zijn voor vrijwel elke dataset.

Een pipeline is een overzichtelijke manier om alle preprocessingsstappen en een model te combineren. Pipelines maken het veel eenvoudiger om een model te trainen en te gebruiken.

Modellering is de meest interessante fase van een ML-project. Leer het model opbouwen, verfijnen en evalueren!

Uitdaging: Het Schalen van de Kenmerken

Oplossing

Awesome!

Uitdaging: Het Schalen van de Kenmerken

Oplossing