เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ความแตกต่าง

มาลองสร้างฟีเจอร์ใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่กัน ในแถบมิดเวสต์ของสหรัฐอเมริกา บ้านเดี่ยวหลายหลังมีพื้นที่โดยรอบสำหรับพื้นที่สีเขียว ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้างฟีเจอร์ใหม่ชื่อ 'YARD_SIZE' แล้วตรวจสอบว่าฟีเจอร์ใหม่นี้มีความสัมพันธ์กับตัวแปรผลลัพธ์หรือไม่

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering with PySpark

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างคอลัมน์ใหม่ด้วย withColumn() ชื่อ LOT_SIZE_SQFT โดยแปลงค่า ACRES เป็นตารางฟุต ด้วยการคูณกับตัวแปรแปลงหน่วย acres_to_sqfeet
  • สร้างคอลัมน์ใหม่อีกคอลัมน์ชื่อ YARD_SIZE โดยนำ LOT_SIZE_SQFT ลบด้วย FOUNDATIONSIZE
  • รัน corr() บนตัวแปรอิสระแต่ละตัว ได้แก่ YARD_SIZE, FOUNDATIONSIZE, LOT_SIZE_SQFT เทียบกับตัวแปรตาม SALESCLOSEPRICE ฟีเจอร์ใหม่มีค่าสหสัมพันธ์สูงกว่าองค์ประกอบแต่ละตัวหรือไม่?

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Lot size in square feet
acres_to_sqfeet = 43560
df = df.____(____, df[____] * ____)

# Create new column YARD_SIZE
df = df.____(____, df[____] - df[____])

# Corr of ACRES vs SALESCLOSEPRICE
print("Corr of ACRES vs SALESCLOSEPRICE: " + str(df.____(____, ____)))
# Corr of FOUNDATIONSIZE vs SALESCLOSEPRICE
print("Corr of FOUNDATIONSIZE vs SALESCLOSEPRICE: " + str(df.____(____, ____)))
# Corr of YARD_SIZE vs SALESCLOSEPRICE
print("Corr of YARD_SIZE vs SALESCLOSEPRICE: " + str(df.____(____, ____)))
แก้ไขและรันโค้ด