Diferentes resultado

[Emerson]

Ola fiz esse codigo abaixo, mas o resultado esta completamente diferente do video do curso.
Nao entendo por que no meu resultado, esta dando negativo.
O codigo que tenho e:

import pandas as pd
import numpy as np
base = pd.read_csv(‘credit_data.csv’)
base.describe()
base.loc[base[‘age’] < 0]
# apagar a coluna

base.drop(‘age’, 1, inplace=True)
# apagar somente os registros com problema
base.drop(base[base.age < 0].index, inplace=True)
# preencher os valores manualmente
# preencher os valores com a média
base.mean()
base[‘age’].mean()
base[‘age’][base.age > 0].mean()
base.loc[base.age < 0, ‘age’] = 40.92

pd.isnull(base[‘age’])
base.loc[pd.isnull(base[‘age’])]

#completr valores
previsores = base.iloc[:, 1:4].values
classe = base.iloc[:, 4].values

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy=’mean’)
imputer = imputer.fit(previsores[:, 0:3])
previsores[:, 0:3] = imputer.transform(previsores[:,0:3])

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
previsores = scaler.fit_transform(previsores)

 

Obrigado pela ajuda…

[Fábio Spak]

Boa noite Emerson, esta correto, esse é o comportamento do StandardScaler. Ou seja, dada uma entrada x, transforme-a em (x-media)/std. Portanto, mesmo que seus valores de entrada sejam todos positivos, a remoção da média pode tornar alguns deles negativos.

Bons estudos 🙂

 

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