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学ぶ チャレンジ:特徴量のスケーリング | Scikit-learnによるデータの前処理
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Pythonによる機械学習入門
セクション 2.  11
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book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。

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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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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。

  1. StandardScalerからsklearn.preprocessingクラスをインポート。
  2. 特徴量行列Xと目的変数yDataFrameから分離。
  3. StandardScalerオブジェクトの作成。
  4. 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

Switch to desktop実践的な練習のためにデスクトップに切り替える下記のオプションのいずれかを利用して、現在の場所から続行する
すべて明確でしたか?

どのように改善できますか?

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