Ridimensionare i dati - standardizzare le colonne
Dal momento che sappiamo che le colonne Ash, Alcalinity of ash e Magnesium nel dataset wine sono su scale diverse, standardizziamole in modo da poterle usare in un modello lineare.
Questo esercizio fa parte del corso
Preprocessing per il Machine Learning in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la classe
StandardScaler. - Istanzia un
StandardScaler()e salvalo nella variabilescaler. - Crea un sottoinsieme del DataFrame
winecontenente le colonneAsh,Alcalinity of asheMagnesium, e assegnalo awine_subset. - Applica fit e transform dello standard scaler a
wine_subset.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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.____(____)