Назад к вопросам
JuniorТеорияЧасто
Что выведет эта программа?
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train = np.array([[2.0], [2.0], [6.0], [6.0]])
X_test = np.array([[10.0]])
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
z = scaler.transform(X_test)[0, 0]
print(round(z, 2))3.0
- Ждать
0.0:transformберёт среднее4.0и стандартное отклонение2.0, которыеfitзапомнил наX_train, и10.0становится(10 - 4) / 2 = 3.0. - Ждать
6.0, значение минус среднее: стандартизация ещё и делит на стандартное отклонение, а оно здесь равно2.0.
- Что даст
scaler.fit_transform(X_test)для той же тестовой строки и почему это ошибка? - Почему у масштабированной тестовой выборки среднее может отличаться от нуля?
