題目描述

數據標準化是將數據按比例縮放到一個特定區間，其主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。數據標準化的方法有很多種，常用的有最小-最大標準化和z-score標準化。

請用戶對本題中的變量(不包括變量ID)進行z-score標準化,標準化公式如下：

Xi′=Xi?μδ

其中：

μ=∑Ni=1XiN

δ=∑Ni=1(Xi?μ)2N?1?????????√

N

=樣本數

class Solution(MLWorker):def standardScale(self, dataframe_x):import numpy as np###去除ID列###dataframe_x_new = dataframe_x.drop(['ID'], axis=1)###z-score 標準化 ###def standard_scale(col):return (col - col.mean()) / col.std()dataframe_x_new = dataframe_x_new.apply(standard_scale, axis=0)dataframe_x_new = np.round(dataframe_x_new, 3)###添加ID列###dataframe_x_new['ID'] = dataframe_x['ID']return dataframe_x_new

總結

以上是生活随笔為你收集整理的本题中的变量(不包括变量ID)进行z-score标准化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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