1. 学ぶ
  2. /
  3. コース
  4. /
  5. Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション

Connected

演習

StandardScaler() でセンタリングとスケーリング

同じデータセット data を読み込んであります。ここでは、sklearn ライブラリの StandardScaler を使ってデータをセンタリング・スケーリングすることが目標です。

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。また、StandardScaler もインポート済みです。

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。

指示

100 XP
  • StandardScaler のインスタンスを scaler として初期化し、data に対して fit します。
  • scaler を使って data をスケーリングとセンタリングで変換します。
  • data_normalized から pandas の DataFrame を作成し、data のインデックスと列名を引き継ぎます。
  • 平均が 0、標準偏差が 1 になっているか確認するために要約統計量を表示し、結果は小数第 2 位に丸めてください。