Binäre Features kodieren

Datentypen neu zuzuweisen ist ein wichtiger Teil der Datenvorverarbeitung. In dieser Übung weist du den Werten 'yes' die 1 und 'no' die 0 zu – und zwar für die Features 'Vmail_Plan' bzw. 'Churn'.

Im Video hast du zwei Ansätze dafür gesehen – einen mit pandas und einen mit scikit-learn. Für einfache Aufgaben wie diese empfiehlt es sich, bei pandas zu bleiben, und genau das machen wir hier. Wenn du hingegen Machine-Learning-Pipelines aufbauen willst – was den Rahmen dieses Kurses sprengt – kannst du LabelEncoder() ausprobieren. In der Data Science gibt es fast immer mehrere Wege, eine Aufgabe zu lösen. Wähle den, der für deine Anwendung am effektivsten ist.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Marketing Analytics: Kundenabwanderung in Python vorhersagen</Kurs>

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Übungsanweisungen

Ersetze in der Spalte 'Vmail_Plan' von telco 'no' durch 0 und 'yes' durch 1.
Mache dasselbe für die Spalte 'Churn'.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Replace 'no' with 0 and 'yes' with 1 in 'Vmail_Plan'
telco['Vmail_Plan'] = telco['____'].____(____)

# Replace 'no' with 0 and 'yes' with 1 in 'Churn'
telco['Churn'] = ____

# Print the results to verify
print(telco['Vmail_Plan'].head())
print(telco['Churn'].head())

Code bearbeiten und ausführen