Escalado II

Ahora vas a aplicar un escalador al conjunto de datos, disponible como environment.

Recuerda que el escalado ayuda a que el algoritmo converja más rápido y evita que una característica dominante influya en exceso en los resultados.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de datos de IoT en Python

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Instrucciones del ejercicio

Inicializa un StandardScaler y guárdalo como sc.
Ajusta el escalador a environment.
Escala environment y guarda el resultado como environ_scaled.
Convierte los datos escalados de nuevo a un DataFrame, usando las mismas columnas e índice que el DataFrame original.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Initialize StandardScaler
sc = ____()

# Fit the scaler
sc.fit(____)

# Transform the data
environ_scaled = ____.____(____)

# Convert scaled data to DataFrame
environ_scaled = pd.DataFrame(____, 
                              columns=____, 
                              index=____)
print(environ_scaled.head())
plot_unscaled_scaled(environment, environ_scaled)

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