Normalização de features
Relembre do vídeo as escalas diferentes das features 'Intl_Calls' e 'Night_Mins':
Sua tarefa neste exercício é reescalá-las usando StandardScaler.
No seu ambiente de trabalho, o DataFrame telco foi filtrado para incluir apenas as features que você quer reescalar: 'Intl_Calls' e 'Night_Mins'. Para aplicar StandardScaler, você precisa primeiro instanciá-lo com StandardScaler() e, em seguida, aplicar o método fit_transform(), passando o DataFrame que deseja reescalar. Você pode fazer isso em uma única linha de código:
StandardScaler().fit_transform(df)
Este exercicio faz parte do curso
Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python
Instruções do exercicio
- Reescale
telcousandoStandardScaler()e.fit_transform(). - Imprima as estatísticas descritivas de
telco_scaled_dfusando.describe().
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Scale telco using StandardScaler
telco_scaled = ____
# Add column names back for readability
telco_scaled_df = pd.DataFrame(telco_scaled, columns=["Intl_Calls", "Night_Mins"])
# Print summary statistics
print(____)