セクション 2. 章 11
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チャレンジ:特徴量のスケーリング
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このチャレンジでは、StandardScaler を使用して、penguins dataset(すでにエンコード済みで欠損値なし)の特徴量をスケーリングします。
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)
こちらは StandardScaler クラスの簡単なリマインダーです。
タスク
スワイプしてコーディングを開始
DataFrameという名前のdfが与えられており、これはエンコードおよび補完済みのペンギンデータを含みます。
目的は、すべての特徴量の値を標準化し、各列の平均を0、分散を1にすることです。これにより、機械学習モデルの学習前に特徴量が同じスケールになります。
StandardScalerからsklearn.preprocessingクラスをインポート。- 特徴量行列
Xと目的変数yをDataFrameから分離。 StandardScalerオブジェクトの作成。- スケーラーを特徴量行列
Xに適用し、スケーリング後の値をXに格納。
解答
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