Z-점수 표준화
이전 연습 문제에서는 이상치를 다루기 위해 Z-점수를 계산했어요. Machine Learning 인터뷰에서 나올 수 있는 또 다른 질문은 Z-점수를 어디에 더 활용하는가입니다. Z-점수는 모델을 만들기 전에 데이터를 스케일링할 때 자주 사용돼요.
이번 연습에서는 동영상 강의에서 소개된 sklearn.preprocessing의 함수를 사용해 loan_data 데이터셋의 수치형 피처 열을 표준화해 보겠습니다. 표준화는 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 맞추는 변환입니다.
sklearn.preprocessing 모듈은 이미 import되어 있습니다.
Pipeline 스냅샷:
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Subset features
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])
categoric_cols = ____.____(include=[____])