Chuẩn hóa thang đo (Feature scaling)
Hãy nhớ lại từ video rằng hai đặc trưng 'Intl_Calls' và 'Night_Mins' có thang đo khác nhau:
Nhiệm vụ của bạn trong bài này là chuẩn hóa lại chúng bằng StandardScaler.
Trong không gian làm việc, DataFrame telco đã được lọc chỉ còn các đặc trưng bạn muốn chuẩn hóa: 'Intl_Calls' và 'Night_Mins'. Để áp dụng StandardScaler, trước tiên bạn cần khởi tạo bằng StandardScaler(), sau đó gọi phương thức fit_transform() và truyền vào DataFrame cần chuẩn hóa. Bạn có thể thực hiện trong một dòng mã:
StandardScaler().fit_transform(df)
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Chuẩn hóa
telcobằngStandardScaler()và.fit_transform(). - In thống kê tóm tắt của
telco_scaled_dfbằng.describe().
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
# Scale telco using StandardScaler
telco_scaled = ____
# Add column names back for readability
telco_scaled_df = pd.DataFrame(telco_scaled, columns=["Intl_Calls", "Night_Mins"])
# Print summary statistics
print(____)