Biến đổi trên tập huấn luyện và kiểm tra (I)
Đến giờ bạn đã tạo các scaler dựa trên một cột và áp dụng scaler đó cho chính dữ liệu mà nó được huấn luyện. Khi xây dựng mô hình Machine Learning, bạn thường huấn luyện mô hình trên dữ liệu lịch sử (tập train) và áp dụng mô hình cho dữ liệu mới chưa thấy trước đó (tập test). Trong các trường hợp này, bạn cần đảm bảo cùng một cách chuẩn hóa được áp dụng cho cả dữ liệu train và test. Trong thực tế, bạn sẽ huấn luyện scaler trên tập train và giữ lại scaler đã huấn luyện để áp dụng cho tập test. Bạn không bao giờ nên huấn luyện lại scaler trên tập test.
Trong bài này và bài tiếp theo, chúng ta chia DataFrame so_numeric_df thành tập train (so_train_numeric) và tập test (so_test_numeric).
Bài tập này là một phần của khóa học
Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo
StandardScaler()với tênSS_scaler. - Fit
StandardScalertrên cộtAge. - Transform cột
Agetrong tập test (so_test_numeric).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Apply a standard scaler to the data
SS_scaler = ____
# Fit the standard scaler to the data
____
# Transform the test data using the fitted scaler
so_test_numeric['Age_ss'] = ____
print(so_test_numeric[['Age', 'Age_ss']].head())