Стандартизация с помощью Z-оценки
В предыдущем упражнении вы использовали Z-оценку для обработки выбросов. На собеседовании по машинному обучению может прозвучать вопрос: где ещё применяются Z-оценки? Один из распространённых ответов — масштабирование данных перед созданием модели.
В этом упражнении вы воспользуетесь функцией из sklearn.preprocessing, которая была представлена в видеоуроке, чтобы стандартизировать столбцы с числовыми признаками в наборе данных loan_data. Напомним, что стандартизация приводит данные к среднему значению 0 и стандартному отклонению 1.
Модуль sklearn.preprocessing уже импортирован.
Состояние пайплайна:
Это упражнение является частью курса
Практика вопросов интервью по машинному обучению на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Subset features
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])
categoric_cols = ____.____(include=[____])