정규화를 사용하여 범위 내에서 데이터 값을 유지하는 방법은 무엇입니까?

정규화된 열: 범위 내 값 유지

데이터 분석의 경우 값이 범위 내에 있는 경우가 많아 해석이 약간 틀리게 됩니다. 어려운. 정규화는 값을 0과 1 사이의 일관된 척도로 변환하여 해결됩니다.

예제 데이터 프레임을 고려해 보겠습니다.

df:
    A   B   C
1000 10 0.5
765   5 0.35
800   7 0.09

해결책 1: 평균 정규화

Pandas를 사용하면 평균과의 편차를 계산하고 이를 표준 편차로 표준화하여 열을 정규화할 수 있습니다.

normalized_df = (df - df.mean()) / df.std()

이 결과는 다음과 같습니다.

normalized_df:
    A   B   C
1.000000 1.000000 1.000000
0.765592 0.500000 0.700000
0.800457 0.700000 0.180000

해결책 2: 최소-최대 정규화

또는 데이터의 최소값과 최대값을 기준으로 값을 조정하는 최소-최대 정규화를 수행할 수 있습니다.

normalized_df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

결과 in:

normalized_df:
    A   B   C
1.000000 1.000000 1.000000
0.765592 0.500000 0.700000
0.800457 0.700000 0.180000

Pandas는 자동으로 열 단위로 정규화를 적용하여 프로세스를 효율적이고 간단하게 만듭니다.

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