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डेटा स्केलिंग - कॉलम को स्टैंडर्डाइज़ करना

क्योंकि हमें पता है कि wine डेटासेट में Ash, Alcalinity of ash, और Magnesium कॉलम अलग-अलग स्केल पर हैं, आइए उन्हें ऐसे स्टैंडर्डाइज़ करें कि वे एक लीनियर मॉडल में उपयोग के लिए उपयुक्त हो जाएँ.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • StandardScaler क्लास इम्पोर्ट करें.
  • StandardScaler() का एक इंस्टेंस बनाएँ और उसे वैरिएबल scaler में स्टोर करें.
  • wine DataFrame का एक सबसेट बनाएँ जिसमें Ash, Alcalinity of ash, और Magnesium कॉलम हों, और उसे wine_subset को असाइन करें.
  • स्टैंडर्ड स्केलर को wine_subset पर fit और transform करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import ____

# Create the scaler
scaler = ____

# Subset the DataFrame you want to scale 
____ = wine[[____]]

# Apply the scaler to wine_subset
wine_subset_scaled = scaler.____(____)
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