Mise à l'échelle et transformations

Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Robert O'Callaghan

Data Scientist

Mise à l'échelle des données

Mise à l'échelle min-max

Réduction min-max

Mise à l'échelle min-max

Mise à l'échelle min-max en Python

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()

scaler.fit(df[['Age']])

df['normalized_age'] = scaler.transform(df[['Age']])

Standardisation

Standardisation en Python

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

scaler.fit(df[['Age']])

df['standardized_col'] = scaler\
                        .transform(df[['Age']])

Transformation logarithmique

Transformation logarithmique en Python

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

log = PowerTransformer()

log.fit(df[['ConvertedSalary']])

df['log_ConvertedSalary'] = 
     log.transform(df[['ConvertedSalary']])

Diapositive finale

Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python