ćwiczenie

Standaryzacja

Normalizacja sprawdza się przy skalowaniu kolumny do określonego przedziału, ale porównywanie dwóch znormalizowanych kolumn staje się trudne, gdy choćby jedna z nich jest silnie zaburzona przez wartości odstające. Popularnym rozwiązaniem tego problemu jest standaryzacja – zamiast wyznaczać sztywne granice, centujesz dane wokół ich średniej i wyrażasz każdy punkt jako liczbę odchyleń standardowych od tej średniej.

Instrukcje

100 XP

Zaimportuj StandardScaler z modułu preprocessing biblioteki sklearn.
Utwórz instancję StandardScaler() i przypisz ją do zmiennej SS_scaler.
Dopasuj StandardScaler do kolumny Age ze zbioru so_numeric_df.
Przekształć tę samą kolumnę za pomocą dopasowanego skalera.

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

Instrukcje

ćwiczenie