Chuẩn hóa Min-Max và Chuẩn hóa Z-score
Feature scaling giúp đảm bảo không có đặc trưng nào lấn át các đặc trưng khác trong quá trình mô hình hóa. Normalization và Standardization là hai kỹ thuật scaling đặc trưng được dùng rộng rãi. Normalization thường đưa các đặc trưng về khoảng [0, 1], giúp chúng có cùng thang đo. Standardization biến đổi dữ liệu để có trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1, giữ lại nhiều thông tin về các điểm ngoại lai hơn và không giới hạn phạm vi giá trị. matplotlib.pyplot đã được import là plt, MinMaxScaler và StandardScaler đã được import, và các đặc trưng của dữ liệu bệnh tim sau khi tách đã được import dưới dạng X_train và X_test.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning End-to-End
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Show the initial distribution of 'age'
age = ____
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.hist(____, bins=30, alpha=0.5, label='Original')
plt.legend(prop={'size': 16})
plt.title('Histogram with Original Age');
plt.xlabel('Age'); plt.ylabel('Count');
plt.show()