수치형 데이터 스케일링
수치형 데이터 스케일링 할때,
범주형 데이터 라벨 인코딩 하듯이, 아래와 같은 방법으로 해도 되는지요? 에러가 나서, 방법이 자체가 잘 못 된건지.. 아니면 방법은 틀리지 않은데, 부분적인 코드 작성에 실수가 있는건지 .... 여쭤보고 싶습니다. ^^;;
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
n_cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases']
for n_col in n_cols :
scaler = MinMaxScaler()
X_train[n_col] = scaler.fit_transform(X_train[n_col])
test[n_col] = scaler.transform(test[n_col])
답변 1
1
스케일링은 반복문이 필요없어요.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
n_cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases']
scaler = MinMaxScaler()
X_train[n_cols] = scaler.fit_transform(X_train[n_cols])
test[n_cols] = scaler.transform(test[n_cols])질문 드립니다.
0
36
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
34
2
수강 연장 문의
0
31
1
강의자료 일괄 다운로드
0
40
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
27
1
list 문제 질문드립니다~
0
28
2
빅분기 실기 12회 재도전
0
39
1
강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건
0
30
1
수강기간 연장 문의 드립니다
0
36
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
46
2
질문이요
0
50
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
48
2
문제 3-2 질문드립니다
0
43
2
수강기간 연장 문의 드립니다.
0
57
2
변수, 칼럼 , df 구분
0
47
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
49
2
수강기간 연장 문의
0
46
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
40
2
수강기한 연장 문의
0
75
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
56
2
결정트리에서 적절한 깊이 선택 후 시각화 과정에서 학습 데이터만 사용하는 이유
0
43
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
69
2
수강연장 문의
0
76
2
수강연장문의
0
53
2