Normalizzazione e standardizzazione
Il feature scaling aiuta a evitare che una caratteristica prevalga sulle altre durante il modeling. Normalizzazione e standardizzazione sono tecniche di scaling molto diffuse. La normalizzazione in genere scala le caratteristiche nell’intervallo [0, 1], così hanno pressappoco la stessa scala. La standardizzazione trasforma i dati in modo che abbiano media zero e varianza unitaria, mantenendo più informazioni sui valori anomali e senza imporre un limite all’intervallo. matplotlib.pyplot è stato importato come plt, MinMaxScaler e StandardScaler sono stati importati e le caratteristiche del dataset sul rischio cardiaco, già suddivise, sono state importate come X_train e X_test.
Questo esercizio fa parte del corso
Machine Learning end-to-end
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()