from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

X = np.array([[10, 200],
              [20, 300],
              [30, 400]])

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

print(X_scaled)

🗣️ В этом примере значения всех признаков преобразуются так, что каждый столбец имеет среднее значение 0 и одинаковый масштаб. Это ускоряет обучение и повышает качество модели.

data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [2, 4, 6, 8],
    'C': [1, 0, 1, 0],
    'D': [10, 20, 30, 40]
})

print(find_highest_correlation(data))  
# Ожидаемый результат: ('B', 'D')

def find_highest_correlation(df):
corr_matrix = df.corr()
max_corr = 0
columns = (None, None)

for col1 in corr_matrix.columns:
for col2 in corr_matrix.columns:
if col1 != col2 and corr_matrix[col1][col2] > max_corr:
max_corr = corr_matrix[col1][col2]
columns = (col1, col2)

return columns

# Пример использования:
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [2, 4, 6, 8],
'C': [1, 0, 1, 0],
'D': [10, 20, 30, 40]
})

print(find_highest_correlation(data)) # Ожидаемый результат: ('B', 'D')

def accuracy_score(y_true, y_pred):
correct = 0
for true, pred in zip(y_true, y_pred):
if true == pred:
correct += 1
return correct / len(y_true)

# Пример использования:
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 0, 1]

print(accuracy_score(y_true, y_pred)) # 0.833...

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red']
})

# Применяем One-Hot Encoding
encoded = pd.get_dummies(data)

print(encoded)

   Color_Blue  Color_Green  Color_Red
0           0            0          1
1           0            1          0
2           1            0          0
3           0            0          1

🗣️ В этом примере категориальный столбец Color преобразован в три колонки с бинарными значениями. Такой формат данных необходим для многих моделей, например, линейной регрессии и деревьев решений.