लॉग नॉर्मलाइज़ेशन
सभी फीचर्स को तुलनीय बनाने के लिए स्टैंडर्डाइज़ेशन ज़रूरी है। लॉग नॉर्मलाइज़ेशन स्टैंडर्डाइज़ेशन का एक आम तरीका है। आप चुनिंदा फीचर्स का variance जाँचेंगे और सभी फीचर्स के बीच समग्र median variance की गणना करेंगे। फीचर्स केवल numeric होंगे, सिवाय click कॉलम, banner_pos, device_type और पिछली लेसन के search_engine_type, product_type, advertiser_type कॉलम के, क्योंकि वे वास्तव में categorical कॉलम हैं। फिर आप उन कॉलम्स पर लॉग नॉर्मलाइज़ेशन लागू करेंगे जिनका variance median variance से अधिक है, और परिणाम जाँचेंगे.
आपके वर्कस्पेस में pandas मॉड्यूल pd नाम से उपलब्ध है और sample DataFrame df के रूप में लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select numeric columns and print variance
num_df = df.____(include=['int', 'float'])
filter_cols = ['click', 'banner_pos', 'device_type',
'search_engine_type', 'product_type', 'advertiser_type']
new_df = num_df[num_df.columns[~num_df.columns.____(filter_cols)]]
median = new_df.____.____
print(median)