실습 · 연습문제 1개

표준화 $z = (x - \mu) / \sigma$의 $\mu$와 $\sigma$는 데이터에서 추정한 값이다. 추정에 test 데이터를 쓰면 test의 정보가 모델 입력에 섞인다. 통계량은 train에서만 추정하고, 같은 값을 train과 test에 똑같이 적용한다.

함수 standardize_split(X_train, X_test)를 완성한다.

인자·반환	shape	뜻
X_train	(N_train, D)	학습 데이터. NaN(결측)이 있을 수 있다
X_test	(N_test, D)	평가 데이터. NaN이 있을 수 있다
반환 Z_train, Z_test	입력과 같음	표준화한 배열. NaN은 NaN으로 남는다
반환 mean, std	(D,)	train에서 열마다 추정한 평균과 표준편차

규칙:

• 평균과 표준편차는 X_train의 결측이 아닌 값만으로 열마다 구한다. 표준편차는 모표준편차(ddof=0)다.
• train에서 값이 하나뿐인 열(표준편차 0)은 0으로 나누지 않도록 std를 1로 둔다.
• X_test의 값은 통계량 추정에 쓰지 않는다.

힌트: np.nanmean, np.nanstd를 axis=0으로 쓴다.