データのスケーリング - 列の標準化
wine データセットの Ash、Alcalinity of ash、Magnesium の各列はスケールが異なることがわかっているので、線形モデルで使えるように標準化してみましょう。
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
StandardScalerクラスをインポートします。StandardScaler()をインスタンス化し、変数scalerに保存します。wineDataFrame からAsh、Alcalinity of ash、Magnesium列のみを含むサブセットを作成し、wine_subsetに代入します。- 標準スケーラーを
wine_subsetに対してフィットして変換します。
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。
# Import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import ____
# Create the scaler
scaler = ____
# Subset the DataFrame you want to scale
____ = wine[[____]]
# Apply the scaler to wine_subset
wine_subset_scaled = scaler.____(____)