Масштабирование признаков
Вспомните из видео, насколько различаются масштабы признаков 'Intl_Calls' и 'Night_Mins':
В этом упражнении вам нужно привести их к единому масштабу с помощью StandardScaler.
В вашем рабочем пространстве DataFrame telco уже отфильтрован так, что содержит только признаки, которые нужно масштабировать: 'Intl_Calls' и 'Night_Mins'. Чтобы применить StandardScaler, сначала создайте его экземпляр с помощью StandardScaler(), а затем вызовите метод fit_transform(), передав DataFrame для масштабирования. Всё это можно сделать в одну строку кода:
StandardScaler().fit_transform(df)
Это упражнение является частью курса
Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python
Инструкции к упражнению
- Масштабируйте
telcoс помощьюStandardScaler()и.fit_transform(). - Выведите сводную статистику
telco_scaled_df, используя.describe().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(____)