Z-score मानकीकरण
पिछले अभ्यास में, आपने आउटलायर से निपटने के लिए Z-score की गणना की थी। मशीन लर्निंग इंटरव्यू में एक और सवाल यह हो सकता है कि Z-scores और कहाँ उपयोग होते हैं। इन्हें अक्सर किसी मॉडल बनाने से पहले डेटा को स्केल करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है.
इस अभ्यास में आप sklearn.preprocessing से एक फंक्शन का उपयोग करेंगे, जिसे वीडियो लेसन में पेश किया गया था, ताकि loan_data डेटासेट की संख्यात्मक फीचर कॉलम्स को मानकीकृत किया जा सके। याद रखें, इससे डेटा ऐसा स्केल होता है कि उसका mean 0 और standard deviation 1 होता है.
sklearn.preprocessing मॉड्यूल आपके लिए पहले से इम्पोर्ट किया गया है.
Pipeline स्नैपशॉट:
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Subset features
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])
categoric_cols = ____.____(include=[____])