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연습 문제

StandardScaler()로 중심화 및 스케일링하기

동일한 데이터셋 data가 로드되어 있어요. 이제 목표는 sklearn 라이브러리의 StandardScaler를 사용해 데이터를 중심화(center)하고 스케일링(scale)하는 것입니다.

라이브러리 pandas, numpy, seaborn, matplotlib.pyplot은 각각 pd, np, sns, plt로 불러와 두었습니다. 또한 StandardScaler도 가져왔어요.

콘솔에서 데이터셋을 자유롭게 탐색해 보세요.

지침

100 XP
  • StandardScaler 인스턴스를 scaler로 초기화하고 data에 대해 fit 하세요.
  • scaler로 data를 중심화하고 스케일링하여 변환하세요.
  • data_normalized에서 data의 인덱스와 열 이름을 사용해 pandas DataFrame을 만드세요.
  • 요약 통계를 출력해 평균이 0이고 표준편차가 1인지 확인하고, 결과를 소수점 둘째 자리까지 반올림하세요.