手作業でセンタリングとスケーリングを行う
同じデータセット data を読み込んであります。ここでは手作業でセンタリングとスケーリングを行うことが目標です。
ライブラリ pandas、numpy、seaborn、matplotlib.pyplot はそれぞれ pd、np、sns、plt として読み込まれています。コンソールで自由にデータセットを確認してかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
- 各要素から平均値を引いてデータをセンタリングします。
- 各要素を標準偏差で割ってデータをスケーリングします。
- 上の2つを組み合わせ、センタリングとスケーリングの両方を適用して正規化します。
- 要約統計量を表示し、平均が0、標準偏差が1になっていることを確認し、出力は小数点以下2桁に丸めてください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Center the data by subtracting average values from each entry
data_centered = data - data.____()
# Scale the data by dividing each entry by standard deviation
data_scaled = ____ / ____.____()
# Normalize the data by applying both centering and scaling
data_normalized = (____ - data.____()) / data.____()
# Print summary statistics to make sure average is zero and standard deviation is one
print(data_normalized.____().round(____))