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Aprende Desafío: Escalado de las Características | Preprocesamiento de Datos con Scikit-learn
Introducción al ML con Scikit-learn

bookDesafío: Escalado de las Características

En este desafío, escala las características del conjunto de datos de pingüinos (ya codificado y sin valores faltantes) utilizando StandardScaler.

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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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Aquí tienes un recordatorio de la clase StandardScaler.

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Se proporciona un DataFrame llamado df que contiene datos de pingüinos codificados e imputados. El objetivo es estandarizar todos los valores de las características para que cada columna tenga una media de 0 y una varianza de 1. Esto garantiza que las características estén en la misma escala antes de entrenar un modelo de aprendizaje automático.

  1. Importar la clase StandardScaler desde sklearn.preprocessing.
  2. Separar la matriz de características X y la variable objetivo y del DataFrame.
  3. Crear un objeto StandardScaler.
  4. Aplicar el escalador a la matriz de características X y almacenar los valores escalados nuevamente en X.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 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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En este desafío, escala las características del conjunto de datos de pingüinos (ya codificado y sin valores faltantes) utilizando StandardScaler.

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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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Se proporciona un DataFrame llamado df que contiene datos de pingüinos codificados e imputados. El objetivo es estandarizar todos los valores de las características para que cada columna tenga una media de 0 y una varianza de 1. Esto garantiza que las características estén en la misma escala antes de entrenar un modelo de aprendizaje automático.

  1. Importar la clase StandardScaler desde sklearn.preprocessing.
  2. Separar la matriz de características X y la variable objetivo y del DataFrame.
  3. Crear un objeto StandardScaler.
  4. Aplicar el escalador a la matriz de características X y almacenar los valores escalados nuevamente en X.

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