Pythonでの対数正規化
wine データセットの Proline 列に分散が大きいことがわかったので、対数正規化してみましょう。
numpy は np としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningの前処理
演習の手順
- 参考のために、
Proline列の分散を出力します。 np.log()関数をProline列に適用して、対数正規化された新しい列Proline_logを作成します。- 違いを確認するため、
Proline_log列の分散を出力します。
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。
# Print out the variance of the Proline column
print(____)
# Apply the log normalization function to the Proline column
wine[____] = np.____(____)
# Check the variance of the normalized Proline column
print(____)