1. Lära sig
  2. /
  3. Courses
  4. /
  5. マーケティングアナリティクス:Pythonで顧客解約を予測する

Connected

exercise

特徴量のスケーリング

動画で見たとおり、'Intl_Calls' と 'Night_Mins' の特徴量はスケールが異なります。

feature scaling

この演習では、StandardScaler を使ってそれらを再スケーリングします。

ワークスペース内の telco DataFrame は、再スケーリングしたい特徴量 'Intl_Calls' と 'Night_Mins' のみを含むようにサブセット化されています。StandardScaler を適用するには、まず StandardScaler() でインスタンス化し、その後にスケーリングしたい DataFrame を渡して fit_transform() メソッドを適用します。これは次の1行で実行できます。

StandardScaler().fit_transform(df)

Instruktioner

100 XP
  • StandardScaler() と .fit_transform() を使って telco をスケーリングします。
  • .describe() を使って telco_scaled_df の要約統計量を表示します。