Вивчайте Завдання: Масштабування Ознак | Попередня Обробка Даних Із Scikit-learn

У цьому завданні необхідно масштабувати ознаки penguins dataset (вже закодований та без пропущених значень) за допомогою StandardScaler.


              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)

Нижче наведено коротке нагадування про клас StandardScaler.

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано DataFrame з назвою df, який містить закодовані та імпутовані дані про пінгвінів. Ваша мета — стандартизувати всі значення ознак так, щоб кожен стовпець мав середнє значення 0 та дисперсію 1. Це гарантує, що всі ознаки мають однаковий масштаб перед навчанням моделі машинного навчання.

Імпортуйте клас StandardScaler з sklearn.preprocessing.
Відокремте матрицю ознак X та цільову змінну y з DataFrame.
Створіть об'єкт StandardScaler.
Застосуйте скейлер до матриці ознак X і збережіть масштабовані значення назад у X.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 11

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню


              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)