このチャプターの目次

StandardScalerをロード

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

StandardScaler()のインスタンス化

scaler = StandardScaler()

fit_transform()の引数に、標準化を適応したい変数を渡す。
標準化を適応したデータを再度、変数xに戻す。

x = scaler.fit_transform(x)

train_test_split()

scikit-learnのtrain_test_split()は、データを訓練用とテスト用に分割するもの。
デフォルトはtest_size=0.25で25%がテスト用、残りの75%が訓練用となる。
train_test_split(x,y, test_size=0.7)
引数にtest_sizeをして指定する事で、trainデータとtestデータの割合を調節可能