Encodage d'étiquettes

Passons à l'encodage des variables catégorielles. Vous allez de nouveau travailler avec un sous-échantillon de la compétition House Prices sur Kaggle.

Votre objectif est d'encoder les caractéristiques catégorielles « RoofStyle » et « CentralAir » à l'aide de l'encodage d'étiquettes. Les DataFrames train et test sont déjà disponibles dans votre espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Remporter une compétition Kaggle en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Concaténez les DataFrames train et test en un seul DataFrame houses.
Créez un objet LabelEncoder sans argument et assignez-le à le.
Créez de nouvelles caractéristiques encodées pour « RoofStyle » et « CentralAir » en utilisant le même objet le.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Concatenate train and test together
houses = ____.____([train, test])

# Label encoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = ____()

# Create new features
houses['RoofStyle_enc'] = le.fit_transform(houses[____])
houses['CentralAir_enc'] = ____.____(____[____])

# Look at new features
print(houses[['RoofStyle', 'RoofStyle_enc', 'CentralAir', 'CentralAir_enc']].head())

Modifier et exécuter le code