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Challenge: Scaling the Features | Preprocessing Data with Scikit-learn
ML Introduction with scikit-learn
course content

Contenido del Curso

ML Introduction with scikit-learn

ML Introduction with scikit-learn

1. Machine Learning Concepts
2. Preprocessing Data with Scikit-learn
3. Pipelines
4. Modeling

book
Challenge: Scaling the Features

In this challenge, you need to scale the features using StandardScaler. The data is the penguins dataset (encoded and with no missing values).

12345
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)
copy

Here is a little reminder of the StandardScaler class.

Tarea
test

Swipe to show code editor

  1. Import the class that standardizes features by making the mean equal to 0 and the variance equal to 1.
  2. Initialize the scaler.
  3. Scale the X matrix of features.

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 11
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In this challenge, you need to scale the features using StandardScaler. The data is the penguins dataset (encoded and with no missing values).

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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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  2. Initialize the scaler.
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