Centrowanie i skalowanie za pomocą StandardScaler()

Wczytano ten sam zbiór danych o nazwie data. Twoim zadaniem jest wycentrowanie i przeskalowanie danych za pomocą StandardScaler z biblioteki sklearn.

Biblioteki pandas, numpy, seaborn i matplotlib.pyplot zostały zaimportowane odpowiednio jako pd, np, sns i plt. Zaimportowano również StandardScaler.

Możesz swobodnie eksplorować zbiór danych w konsoli.

Zainicjalizuj instancję StandardScaler jako scaler i dopasuj ją do danych data.
Przekształć dane data przez skalowanie i centrowanie za pomocą obiektu scaler.
Utwórz obiekt DataFrame biblioteki pandas z data_normalized, dodając indeks i nazwy kolumn z data.
Wydrukuj statystyki podsumowujące, aby sprawdzić, czy średnia wynosi zero, a odchylenie standardowe jeden, i zaokrąglij wyniki do 2 miejsc po przecinku.

ćwiczenie

Centrowanie i skalowanie za pomocą StandardScaler()

Instrukcje

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

ćwiczenie