対数正規化
標準化は、すべての特徴量を比較可能にするために重要です。対数正規化は一般的な標準化手法のひとつです。ここでは、選択した特徴量の分散を確認し、全体の中央値の分散を計算します。対象とする特徴量は数値列ですが、実際にはカテゴリ列であるため、click 列、banner_pos、device_type、そして前のレッスンで作成した search_engine_type、product_type、advertiser_type の列は除外します。次に、中央値より分散が大きい列に対して対数正規化を適用し、結果を確認します。
pandas モジュールはワークスペースで pd として利用可能で、サンプルの DataFrame は df として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する
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。
# Select numeric columns and print variance
num_df = df.____(include=['int', 'float'])
filter_cols = ['click', 'banner_pos', 'device_type',
'search_engine_type', 'product_type', 'advertiser_type']
new_df = num_df[num_df.columns[~num_df.columns.____(filter_cols)]]
median = new_df.____.____
print(median)