Логарифмическое нормирование в Python
Мы убедились, что столбец Proline в наборе данных wine имеет большую дисперсию — теперь применим к нему логарифмическое нормирование.
numpy импортирован как np.
Это упражнение является частью курса
Предобработка данных для машинного обучения на Python
Инструкции к упражнению
- Выведите значение дисперсии столбца
Prolineдля справки. - Примените функцию
np.log()к столбцуProline, чтобы создать новый нормированный столбец с именемProline_log. - Выведите значение дисперсии столбца
Proline_logи сравните результаты.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print out the variance of the Proline column
print(____)
# Apply the log normalization function to the Proline column
wine[____] = np.____(____)
# Check the variance of the normalized Proline column
print(____)