Scalarea unor părți dintr-un set de date
În videoclipurile anterioare, ai folosit QuantileTransformer pe întregul set de date. În acest exercițiu, vei exersa scalarea doar a unor părți dintr-un set de date. Motivul este că seturile de date despre acțiuni conțin caracteristici categorice codificate numeric (day_of_week, day, month), care ar fi fost scalate incorect dacă ai fi aplicat QuantileTransformer pe întregul set de date.
Transformatorul a fost importat din sklearn împreună cu setul de date apple privind acțiunile, care include caracteristicile suplimentare.
Acest exercițiu face parte din cursul
Detecția anomaliilor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o listă care conține numele celor cinci coloane numerice din
apple. - Inițializează un
QuantileTransformercare transformă caracteristicile la o distribuție normală. - Scalează și stochează simultan cele cinci coloane din
to_scale.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a list of columns
to_scale = [____]
# Initialize a QuantileTransformer
qt = ____
# Scale and store simultaneously
apple.loc[____] = ____