Création de variables nominales

La possibilité d’inclure des caractéristiques catégorielles dans le processus de construction du modèle peut améliorer les performances, car elles peuvent ajouter des informations qui contribuent à la précision de la prédiction.

L’ensemble de données music_df a été préchargé pour vous et sa forme est affichée. pandas a été importé en tant que pd.

Vous allez maintenant créer un nouveau DataFrame contenant les colonnes originales de music_df plus des variables fictives de la colonne "genre".

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Instructions d’exercice

Utilisez une fonction appropriée, en passant l’ensemble du DataFrame music_df, pour créer music_dummies, en supprimant la première colonne binaire.
Affichez la forme de music_dummies.

Exercice interactif pratique

Essayez-vous à cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create music_dummies
music_dummies = ____

# Print the new DataFrame's shape
print("Shape of music_dummies: {}".format(____))

Modifier et exécuter du code

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IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

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Dans ce chapitre, vous découvrirez les problèmes de classification et apprendrez à les résoudre à l’aide de techniques d’apprentissage supervisé. Vous apprendrez à diviser les données en ensembles d’apprentissage et de test, à adapter un modèle, à faire des prédictions et à évaluer la précision. Vous découvrirez la relation entre la complexité du modèle et la performance, en appliquant ce que vous avez appris à un ensemble de données sur le taux de perte de clients, où vous classerez l’état de désabonnement des clients d’une entreprise de télécommunications.

Exercise 1: Machine learning avec scikit-learn Exercise 2: Classification binaire Exercise 3: Le flux de travail d’apprentissage supervisé Exercise 4: Le défi de la classification Exercise 5: k voisins les plus proches : ajustement Exercise 6: k voisins les plus proches : prédiction Exercise 7: Mesurer la performance du modèle Exercise 8: Séparation apprentissage/test et calcul de la précision Exercise 9: Surajustement et sous-ajustement Exercise 10: Visualiser la complexité du modèle

Dans ce chapitre, vous découvrirez la régression et vous construirez des modèles pour prédire les valeurs des ventes à l’aide d’un ensemble de données sur les dépenses publicitaires. Vous apprendrez les mécanismes de la régression linéaire et les métriques de performance courantes telles que le R-carré et la racine de l’erreur quadratique moyenne. Vous effectuerez une validation croisée à k blocs et appliquerez une régularisation aux modèles de régression afin de réduire le risque de surajustement.

Exercise 1: Introduction à la régression Exercise 2: Création de caractéristiques Exercise 3: Construire un modèle de régression linéaire Exercise 4: Visualisation d’un modèle de régression linéaire Exercise 5: Les bases de la régression linéaire Exercise 6: Ajustement et prédiction de la régression Exercise 7: Performance de la régression Exercise 8: Validation croisée Exercise 9: Validation croisée pour le R-carré Exercise 10: Analyse des métriques de validation croisée Exercise 11: Régression régularisée Exercise 12: Régression régularisée : Crête Exercise 13: Régression Lasso pour l’importance des caractéristiques

Après avoir entraîné des modèles, vous allez maintenant apprendre à les évaluer. Dans ce chapitre, vous découvrirez plusieurs métriques ainsi qu’une technique de visualisation permettant d’analyser les performances des modèles de classification utilisant scikit-learn. Vous apprendrez également à optimiser les modèles de classification et de régression grâce à l’ajustement des hyperparamètres.

Exercise 1: Quelle est la qualité de votre modèle ?Exercise 2: Décider d’une métrique primaire Exercise 3: Évaluation d’un classificateur de prédiction du diabète Exercise 4: Régression logistique et courbe ROC Exercise 5: Construire un modèle de régression logistique Exercise 6: La courbe ROC Exercise 7: Aire sous la courbe ROC (ROC AUC)Exercise 8: Réglage des hyperparamètres Exercise 9: Réglage des hyperparamètres avec GridSearchCV Exercise 10: Réglage des hyperparamètres avec RandomizedSearchCV

Apprenez à imputer les valeurs manquantes, à convertir les données catégorielles en valeurs numériques, à mettre à l’échelle les données, à évaluer simultanément plusieurs modèles d’apprentissage supervisé et à créer des pipelines pour rationaliser votre flux de travail.

Exercise 1: Prétraitement des données Exercise 2: Création de variables nominales

Exercice en cours

Exercise 3: Régression avec caractéristiques catégorielles Exercise 4: Traitement des données manquantes Exercise 5: Suppression des données manquantes Exercise 6: Pipeline pour la prédiction du genre des chansons : I Exercise 7: Pipeline pour la prédiction du genre des chansons : II Exercise 8: Centrage et mise à l’échelle Exercise 9: Centrage et mise à l’échelle pour la régression Exercise 10: Centrage et mise à l’échelle pour la classification Exercise 11: Évaluation de plusieurs modèles Exercise 12: Visualisation de la performance des modèles de régression Exercise 13: Prédiction sur l’ensemble de test Exercise 14: Visualisation des performances des modèles de classification Exercise 15: Pipeline pour prédire la popularité des chansons Exercise 16: Félicitations