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Encoder des variables binaires

Reconvertir les types de données est une étape importante du prétraitement. Dans cet exercice, vous allez attribuer la valeur 1 à 'yes' et 0 à 'no' pour les variables 'Vmail_Plan' et 'Churn', respectivement.

Vous avez vu deux approches dans la vidéo : l’une avec pandas, l’autre avec scikit-learn. Pour des tâches simples comme celle-ci, il est conseillé de rester sur pandas, c’est donc ce que nous ferons ici. En revanche, si vous construisez des pipelines de Machine Learning — ce qui dépasse le cadre de ce cours — vous pouvez explorer l’utilisation de LabelEncoder(). En data science, il est important de garder à l’esprit qu’il existe presque toujours plusieurs façons d’accomplir une tâche, et que vous devez choisir celle qui est la plus efficace pour votre cas d’usage.

Cet exercice fait partie du cours

Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python

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Instructions

  • Remplacez 'no' par 0 et 'yes' par 1 dans la colonne 'Vmail_Plan' de telco.
  • Faites de même pour la colonne 'Churn'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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())
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