Определение признаков для стандартизации
В этом упражнении вы проанализируете дисперсию столбцов в наборе данных о наблюдениях НЛО, чтобы определить, какие признаки требуют стандартизации. Изучив дисперсию столбцов seconds и minutes, вы увидите, что дисперсия столбца seconds чрезвычайно велика. Поскольку seconds и minutes связаны между собой (эту проблему мы решим на этапе отбора признаков для моделирования), применим логарифмическое нормирование к столбцу seconds.
Это упражнение является частью курса
Предобработка данных для машинного обучения на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите дисперсию столбцов
secondsиminutesи внимательно изучите результаты. - Выполните логарифмическое нормирование столбца
secondsи сохраните результат в новый столбец с именемseconds_log. - Выведите значение дисперсии столбца
seconds_log.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Check the variance of the seconds and minutes columns
print(____)
# Log normalize the seconds column
ufo["seconds_log"] = ____
# Print out the variance of just the seconds_log column
print(____)