Transformări logaritmice și de putere
În exercițiul anterior, ai comparat distribuțiile unui set de antrenament și ale unui set de testare din loan_data. Acest aspect este deosebit de relevant într-un interviu de machine learning, deoarece distribuția observată determină dacă este sau nu necesară aplicarea unor tehnici care să apropie distribuțiile caracteristicilor de o distribuție normală, pentru a nu viola ipotezele de normalitate.
În acest exercițiu, vei aplica transformarea logaritmică și cea de putere din modulul scipy.stats asupra caracteristicii Years of Credit History din loan_data, împreună cu funcția distplot() din seaborn, care reprezintă grafic atât distribuția, cât și estimarea densității kernel.
Toate pachetele necesare au fost deja importate.
Iată în ce punct al fluxului de lucru te afli:
Acest exercițiu face parte din cursul
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Subset loan_data
cr_yrs = ____['____']
# Histogram and kernel density estimate
plt.figure()
sns.____(____)
plt.show()