Chuẩn hóa Z-score
Trong bài tập trước, bạn đã tính Z-score để xử lý các điểm ngoại lai. Trong một buổi phỏng vấn Machine Learning, một câu hỏi khác có thể là Z-score còn được dùng ở đâu. Chúng thường được dùng để scale dữ liệu trước khi xây dựng mô hình.
Trong bài tập này, bạn sẽ dùng một hàm từ sklearn.preprocessing (đã được giới thiệu trong bài giảng video) để chuẩn hóa các cột đặc trưng số trong bộ dữ liệu loan_data. Hãy nhớ rằng bước này sẽ scale dữ liệu sao cho có trung bình 0 và độ lệch chuẩn 1.
Mô-đun sklearn.preprocessing đã được import sẵn cho bạn.
Ảnh chụp pipeline:
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Subset features
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])
categoric_cols = ____.____(include=[____])