फीचर इंजीनियरिंग
आपको यह भविष्यवाणी करने का काम दिया गया है कि नए लोन आवेदकों का एक बैच अपने लोन पर डिफ़ॉल्ट करेगा या नहीं। आपके पास एक ऐतिहासिक डेटासेट है और आप उस पर एक क्लासिफायर ट्रेन करना चाहते हैं। आपने देखा कि कई फीचर string फ़ॉर्मेट में हैं, जो आपके क्लासिफायर के लिए समस्या है। इसलिए, आप LabelEncoder() का उपयोग करके string कॉलमों को संख्यात्मक रूप में एन्कोड करने का निर्णय लेते हैं। यह फ़ंक्शन आपके लिए sklearn के preprocessing सबमॉड्यूल से प्रीलोड किया गया है। डेटासेट credit भी प्रीलोड है, और जिन कॉलम नामों के डेटा टाइप string हैं उनकी सूची non_numeric_columns में संग्रहीत है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Inspect the first few lines of your data using head()
credit.____