Стандартизація Z-score
У попередній вправі ви обчислювали Z-score, щоб упоратися з викидами. На співбесіді з машинного навчання вас можуть також спитати, де ще застосовують Z-score. Його часто використовують для масштабування даних перед побудовою моделі.
У цій вправі ви скористаєтеся функцією з sklearn.preprocessing, яку було представлено у відеоуроці, щоб стандартизувати числові стовпці ознак у наборі даних loan_data. Нагадаємо: це масштабує дані так, що середнє дорівнює 0, а стандартне відхилення — 1.
Модуль sklearn.preprocessing уже імпортовано для вас.
Знімок конвеєра:
Ця вправа є частиною курсу
Практика співбесід з Machine Learning у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Subset features
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])
categoric_cols = ____.____(include=[____])