BaşlayınÜcretsiz başlayın

Normalizasyon

Videoda bahsedildiği gibi, normalizasyonda bir sütunun tamamını 0 ile 1 arasına doğrusal olarak ölçeklersin; 0 sütundaki en düşük değere, 1 ise en yüksek değere karşılık gelir.
Python’da en yaygın kullanılan Machine Learning kütüphanesi olan scikit-learn’ü kullanırken normalizasyon uygulamak için MinMaxScaler kullanabilirsin. (Bu isim, değerlerini minimum ve maksimum bir değer aralığına ölçeklediği için verilmiştir.)

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning için Özellik Mühendisliği

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn'ün preprocessing modülünden MinMaxScaler'ı içe aktar.
  • MinMaxScaler()'ı MM_scaler olarak örnekle.
  • so_numeric_df'in Age sütununda MinMaxScaler'ı fit et.
  • Az önce fit ettiğin ölçekleyiciyle aynı sütunu dönüştür.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import MinMaxScaler
____

# Instantiate MinMaxScaler
MM_scaler = ____()

# Fit MM_scaler to the data
____.____(so_numeric_df[['Age']])

# Transform the data using the fitted scaler
so_numeric_df['Age_MM'] = ____.____(so_numeric_df[['Age']])

# Compare the origional and transformed column
print(so_numeric_df[['Age_MM', 'Age']].head())
Kodu Düzenle ve Çalıştır