Scalare II

Acum vei aplica un scaler asupra setului de date, disponibil ca environment.

Amintește-ți că scalarea ajută algoritmul să conveargă mai rapid și evită ca o singură caracteristică dominantă să influențeze excesiv rezultatele.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor IoT în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inițializează un StandardScaler și stochează-l ca sc.
Antrenează scalerul pe environment.
Scalează environment și stochează rezultatul ca environ_scaled.
Convertește datele scalate înapoi într-un DataFrame, folosind aceleași coloane și același index ca în DataFrame-ul original.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Initialize StandardScaler
sc = ____()

# Fit the scaler
sc.fit(____)

# Transform the data
environ_scaled = ____.____(____)

# Convert scaled data to DataFrame
environ_scaled = pd.DataFrame(____, 
                              columns=____, 
                              index=____)
print(environ_scaled.head())
plot_unscaled_scaled(environment, environ_scaled)

Editează și rulează codul