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
Effizient mit pandas programmieren
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
zscore = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()
# Apply the transformation
poker_trans = ____.____(____)
print(poker_trans.head())