데이터 스케일링 - 열 표준화하기

wine 데이터셋의 Ash, Alcalinity of ash, Magnesium 열은 서로 다른 스케일을 사용하므로, 선형 모델에 사용할 수 있도록 표준화해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

연습 안내

StandardScaler 클래스를 임포트하세요.
StandardScaler()를 인스턴스화하고 변수 scaler에 저장하세요.
wine DataFrame에서 Ash, Alcalinity of ash, Magnesium 열만 포함하는 서브셋을 만들고, 이를 wine_subset에 할당하세요.
표준 스케일러를 wine_subset에 맞추고 변환하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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.____(____)

코드 편집 및 실행