Kódování kategorických proměnných

Několik sloupců v datasetu UFO je potřeba zakódovat, než je bude možné použít ve scikit-learn. Tady provedeš tuto transformaci pomocí binárního kódování i kódování one-hot.

Toto cvičení je součástí kurzu

Preprocessing pro Machine Learning v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí apply() napiš podmíněnou funkci lambda, která vrátí 1, pokud je hodnota "us", jinak vrátí 0.
Vypiš počet .unique() hodnot ve sloupci type.
Pomocí pd.get_dummies() vytvoř one-hot zakódovanou sadu pro sloupec type.
Nakonec pomocí pd.concat() připoj zakódované proměnné type_set k datasetu ufo.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Use pandas to encode us values as 1 and others as 0
ufo["country_enc"] = ufo["country"].____

# Print the number of unique type values
print(len(____.unique()))

# Create a one-hot encoded set of the type values
type_set = ____

# Concatenate this set back to the ufo DataFrame
ufo = pd.concat([____, ____], axis=1)

Upravit a spustit kód