Zスコアによる標準化
前の演習では、外れ値に対処するためにZスコアを計算しました。Machine Learningの面接では、Zスコアの他の用途を聞かれることもあります。Zスコアは、モデル作成前のスケーリングによく使われます。
この演習では、動画レッスンで紹介した sklearn.preprocessing の関数を使って、loan_data データセットの数値特徴量列を標準化します。標準化では、平均が0、標準偏差が1になるようにスケールします。
sklearn.preprocessing モジュールはすでにインポート済みです。
パイプラインのスナップショット:
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Pythonで学ぶMachine Learning面接対策
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。
# Subset features
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])
categoric_cols = ____.____(include=[____])