Scalatura delle feature
Ricorda dal video le diverse scale delle feature 'Intl_Calls' e 'Night_Mins':
Il tuo compito in questo esercizio è di ri‑scalare queste feature usando StandardScaler.
Nel tuo workspace, il DataFrame telco è stato filtrato per includere solo le feature che vuoi ri‑scalare: 'Intl_Calls' e 'Night_Mins'. Per applicare StandardScaler, devi prima istanziarlo con StandardScaler(), poi applicare il metodo fit_transform(), passando il DataFrame che vuoi ri‑scalare. Puoi farlo in un’unica riga di codice:
StandardScaler().fit_transform(df)
Questo esercizio fa parte del corso
Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Scala
telcousandoStandardScaler()e.fit_transform(). - Stampa le statistiche descrittive di
telco_scaled_dfusando.describe().
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Scale telco using StandardScaler
telco_scaled = ____
# Add column names back for readability
telco_scaled_df = pd.DataFrame(telco_scaled, columns=["Intl_Calls", "Night_Mins"])
# Print summary statistics
print(____)