표준화가 필요한 특성 식별하기
이 연습 문제에서는 UFO 데이터셋의 열 분산을 살펴보고 어떤 특성을 표준화해야 할지 결정해 보겠습니다. 먼저 seconds와 minutes 열의 분산을 확인하면, seconds 열의 분산이 매우 크다는 것을 알 수 있어요. seconds와 minutes는 서로 관련된 값이므로(모델링을 위한 특성 선택 단계에서 다룰 문제입니다), 여기서는 seconds 열에 로그 정규화를 적용해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 전처리
연습 안내
seconds와minutes열의 분산을 계산하고 결과를 자세히 살펴보세요.seconds열에 로그 정규화를 수행해seconds_log라는 새 열로 변환하세요.seconds_log열의 분산을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Check the variance of the seconds and minutes columns
print(____)
# Log normalize the seconds column
ufo["seconds_log"] = ____
# Print out the variance of just the seconds_log column
print(____)