Лог-нормалізація в Python

Тепер, коли ми знаємо, що стовпець Proline у нашому наборі даних wine має велику дисперсію, виконаймо його лог-нормалізацію.

numpy імпортовано як np.

Ця вправа є частиною курсу

Передобробка для машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Виведіть дисперсію стовпця Proline для довідки.
Використайте функцію np.log() для стовпця Proline, щоб створити новий, лог-нормалізований стовпець з назвою Proline_log.
Виведіть дисперсію стовпця Proline_log, щоб побачити різницю.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Print out the variance of the Proline column
print(____)

# Apply the log normalization function to the Proline column
wine[____] = np.____(____)

# Check the variance of the normalized Proline column
print(____)

Редагувати та запускати код