Featureskalning

Kom ihåg från videon de olika skalorna för särdragen 'Intl_Calls' och 'Night_Mins':

feature scaling

I den här övningen ska du skala om dem med hjälp av StandardScaler.

I din workspace har telco-DataFrame:en filtrerats till att bara innehålla de särdrag du vill skala om: 'Intl_Calls' och 'Night_Mins'. För att använda StandardScaler behöver du först instansiera den med StandardScaler() och sedan anropa metoden fit_transform() med den DataFrame du vill skala om som argument. Det går att göra på en enda kodrad:

StandardScaler().fit_transform(df)

Den här övningen är en del av kursen

Marknadsföringsanalys: Prediktera kundbortfall i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Skala om telco med hjälp av StandardScaler() och .fit_transform().
Skriv ut den sammanfattande statistiken för telco_scaled_df med .describe().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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(____)

Redigera och kör kod