StandardScaler() ile merkezle ve ölçeklendir

Aynı data adlı veri kümesini yükledik. Şimdi amacın, sklearn kütüphanesinden StandardScaler ile veriyi merkezlemek ve ölçeklendirmek olacak.

pandas, numpy, seaborn ve matplotlib.pyplot kütüphaneleri sırasıyla pd, np, sns ve plt olarak yüklendi. Ayrıca StandardScaler da içe aktarıldı.

İstersen konsolda veri kümesini keşfedebilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

StandardScaler örneğini scaler olarak başlat ve data üzerine fit et.
scaler ile data'ı merkezleyip ölçeklendirerek dönüştür.
data_normalized'dan bir pandas DataFrame oluştur ve data'daki indeks ile sütun adlarını ekle.
Ortalama sıfır ve standart sapma bir olduğundan emin olmak için özet istatistikleri yazdır ve sonuçları 2 ondalığa yuvarla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Initialize a scaler
scaler = ____()

# Fit the scaler
____.____(data)

# Scale and center the data
data_normalized = ____.____(data)

# Create a pandas DataFrame
data_normalized = pd.DataFrame(____, index=data.index, columns=data.columns)

# Print summary statistics
print(data_normalized.____().round(____))

Kodu Düzenle ve Çalıştır