Scalarea caracteristicilor

Reamintește-ți din videoclip diferențele de scală dintre caracteristicile 'Intl_Calls' și 'Night_Mins':

feature scaling

În acest exercițiu, sarcina ta este să le re-scalezi folosind StandardScaler.

În spațiul de lucru, DataFrame-ul telco a fost filtrat pentru a include doar caracteristicile pe care vrei să le rescalezi: 'Intl_Calls' și 'Night_Mins'. Pentru a aplica StandardScaler, trebuie mai întâi să îl instanțiezi folosind StandardScaler(), apoi să aplici metoda fit_transform(), pasând DataFrame-ul pe care vrei să îl rescalezi. Poți face asta într-o singură linie de cod:

StandardScaler().fit_transform(df)

Acest exercițiu face parte din cursul

Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Scalează telco folosind StandardScaler() și .fit_transform().
Afișează statisticile sumare ale lui telco_scaled_df folosind .describe().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____)

Editează și rulează codul