為什麼要先分群再做標準化?
2020/06/04 下午 11:22
機器學習共學討論版
Yang Wang
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ml100
ml100-d13
有點不太理解下面這段 code 是什麼意思。
grouped_df = app_train.groupby(grp)['AMT_INCOME_TOTAL']
app_train['AMT_INCOME_TOTAL_Z_BY_CHILDREN_GRP-TARGET'] = grouped_df.apply(lambda x: (x-np.mean(x))/np.std(x))
把原本的 app_train 以 AMT_INCOME_TOTAL 做分組之後然後標準化的用意在哪裡？
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2020/06/05 上午 00:21張維元 (WeiYuan)贊同數：1不贊同數：0留言數：1
嗨嗨，這邊想要做的是針對不同的資料做標準化，例如假如我有一個欄位是性別，一個欄位是身高。我們可以不分性別直接用身高的資料來做正規化，也可以將資料先分成男女個別正規化。
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2020/06/06 上午 00:16張維元 (WeiYuan)贊同數：2不贊同數：0留言數：2
「直接對身高做標準化和將資料先分成男女個別做標準化有甚麼差別嗎？」
=> 資料代表的意義略有不同嗎？
* 「直接對身高做標準化」=> 以所有人的身高來說，大概在什麼位置？
* 「分成男女個別做標準化」=> 以相通性別的身高來說，大概在什麼位置？
可能就會應用在該欄位跟性別有強烈關係，但又不想被這個關係所影響的情況下。不過這件事情很難事前知道好不好，通常是從結果反推。
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