Chuẩn hóa một phần của tập dữ liệu
Trong các video trước, bạn đã dùng QuantileTransformer trên toàn bộ tập dữ liệu. Ở bài tập này, bạn sẽ thực hành chỉ chuẩn hóa một phần của tập dữ liệu. Lý do là các tập dữ liệu cổ phiếu có những đặc trưng phân loại được mã hóa số (day_of_week, day, month) sẽ bị chuẩn hóa sai nếu bạn áp dụng QuantileTransformer cho toàn bộ dữ liệu.
Bộ biến đổi đã được import từ sklearn cùng với tập dữ liệu cổ phiếu apple có thêm các đặc trưng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phát hiện bất thường với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một danh sách chứa năm tên cột kiểu số của
apple. - Khởi tạo một
QuantileTransformerđể chuyển các đặc trưng về phân phối chuẩn. - Chuẩn hóa và lưu đồng thời năm cột trong
to_scale.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create a list of columns
to_scale = [____]
# Initialize a QuantileTransformer
qt = ____
# Scale and store simultaneously
apple.loc[____] = ____