Odstraňování zešikmení proměnných
Teď transformuješ sloupce datasetu wholesale pomocí Box-Coxovy transformace a poté prozkoumáš graf párových vztahů, abys ověřil/a, že se zešikmení rozdělení podařilo snížit a přiblížit je normálnímu. Jde o klíčový krok, který zajišťuje, že algoritmus K-means správně zkonverguje a odhalí homogenní skupiny (neboli klastry nebo segmenty) pozorování.
Modul stats je načtený z knihovny scipy a dataset wholesale je importovaný jako pandas DataFrame.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning for Marketing in Python
Pokyny k cvičení
- Definuj vlastní funkci pro Box-Coxovu transformaci, kterou bude možné aplikovat na
pandasDataFrame. - Aplikuj tuto funkci na dataset
wholesale. - Vykresli graf párových vztahů mezi transformovanými proměnnými.
- Zobraz graf.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Define custom Box Cox transformation function
def boxcox_df(x):
x_boxcox, _ = stats.___(x)
return x_boxcox
# Apply the function to the `wholesale` dataset
wholesale_boxcox = ___.___(boxcox_df, axis=0)
# Plot the pairwise relationships between the transformed variables
sns.___(___, diag_kind='kde')
# Display the chart
plt.___()