Логарифмическая нормализация
Стандартизация важна для того, чтобы все признаки были сопоставимы между собой. Логарифмическая нормализация — один из распространённых методов стандартизации. Вы проверите дисперсию выбранных признаков и вычислите общую медианную дисперсию по всем признакам. В качестве признаков будут использоваться числовые столбцы, за исключением столбца click, а также banner_pos, device_type и столбцов search_engine_type, product_type, advertiser_type из предыдущего урока, поскольку они являются категориальными. Затем вы примените логарифмическую нормализацию к тем столбцам, дисперсия которых превышает медианную, и проверите результаты.
Модуль pandas доступен в вашем рабочем пространстве как pd, а образец DataFrame загружен как df.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование CTR с помощью машинного обучения на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Select numeric columns and print variance
num_df = df.____(include=['int', 'float'])
filter_cols = ['click', 'banner_pos', 'device_type',
'search_engine_type', 'product_type', 'advertiser_type']
new_df = num_df[num_df.columns[~num_df.columns.____(filter_cols)]]
median = new_df.____.____
print(median)