Validierung der Normalisierung
In dieser Übung führen wir eine z-Score-Normalisierung durch und prüfen, ob sie korrekt angewendet wurde.
Ein charakteristisches Merkmal normalisierter Werte ist, dass ihr Mittelwert null und ihre Standardabweichung eins ist.
Nachdem du die Normalisierung angewendet hast, kannst du erneut nach derselben Variablen gruppieren und anschließend den Mittelwert und die Standardabweichung jeder Gruppe prüfen.
Du wendest die Normalisierung auf jede numerische Variable im Datensatz poker_grouped an, also dem Datensatz poker_hands, der nach Class gruppiert ist.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Effizient mit pandas programmieren</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
zscore = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()
# Apply the transformation
poker_trans = ____.____(____)
print(poker_trans.head())