Ölçekleme II

Şimdi, senin için environment olarak hazır bulunan veri kümesine bir ölçekleyici uygulayacaksın.

Unutma: Ölçekleme, algoritmanın daha hızlı yakınsamasına yardımcı olur ve tek bir baskın özelliğin sonuçları aşırı etkilemesini önler.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Bir StandardScaler başlat ve sc olarak sakla.
Ölçekleyiciyi environment üzerinde uygula (fit et).
environment'i ölçeklendir ve sonucu environ_scaled olarak sakla.
Ölçeklenmiş veriyi, özgün DataFrame ile aynı sütunları ve dizini kullanarak tekrar bir DataFrame'e dönüştür.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Initialize StandardScaler
sc = ____()

# Fit the scaler
sc.fit(____)

# Transform the data
environ_scaled = ____.____(____)

# Convert scaled data to DataFrame
environ_scaled = pd.DataFrame(____, 
                              columns=____, 
                              index=____)
print(environ_scaled.head())
plot_unscaled_scaled(environment, environ_scaled)

Kodu Düzenle ve Çalıştır