Normalization और Standardization
Feature scaling यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि मॉडलिंग के दौरान कोई भी फीचर दूसरों पर हावी न हो। Normalization और Standardization फीचर स्केलिंग की व्यापक रूप से प्रयुक्त तकनीकें हैं। Normalization आमतौर पर फीचर्स को [0, 1] की रेंज में स्केल करता है ताकि उनका पैमाना लगभग समान रहे। Standardization डेटा को zero mean और unit variance में बदलता है, जिससे outliers के बारे में अधिक जानकारी बनी रहती है और रेंज बाउंड नहीं होती। matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट किया गया है, MinMaxScaler और StandardScaler इम्पोर्ट किए गए हैं, और heart disease डेटा के स्प्लिट किए गए फीचर्स X_train और X_test के रूप में उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
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# Show the initial distribution of 'age'
age = ____
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.hist(____, bins=30, alpha=0.5, label='Original')
plt.legend(prop={'size': 16})
plt.title('Histogram with Original Age');
plt.xlabel('Age'); plt.ylabel('Count');
plt.show()