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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3회 기출유형(작업형2)

수치형 데이터 스케일링

해결된 질문

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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

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지식공유자

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])
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