Лог-нормалізація
Стандартизація важлива, щоб усі ознаки були порівнюваними. Лог-нормалізація — поширений метод стандартизації. Ви перевірите дисперсію вибраних ознак і обчислите загальну медіану дисперсії серед ознак. Ознаками будуть числові стовпці, окрім стовпців click, banner_pos, device_type, а також search_engine_type, product_type, advertiser_type з попереднього уроку, адже насправді це категоріальні стовпці. Потім ви застосуєте лог-нормалізацію до тих стовпців, де дисперсія вища за медіану, і перевірите результати.
Модуль pandas доступний як pd у вашому робочому середовищі, а зразковий датафрейм завантажено в змінну df.
Ця вправа є частиною курсу
Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Select numeric columns and print variance
num_df = df.____(include=['int', 'float'])
filter_cols = ['click', 'banner_pos', 'device_type',
'search_engine_type', 'product_type', 'advertiser_type']
new_df = num_df[num_df.columns[~num_df.columns.____(filter_cols)]]
median = new_df.____.____
print(median)