वन-हॉट एन्कोडिंग और डमी वैरिएबल्स
किसी मशीन लर्निंग मॉडल में कैटेगोरिकल वैरिएबल्स का उपयोग करने के लिए, पहले आपको उन्हें मात्रात्मक तरीके से निरूपित करना होता है। इसके दो सबसे आम तरीके हैं: वैरिएबल्स को वन-हॉट एन्कोड करना, या डमी वैरिएबल्स बनाना। इस अभ्यास में, आप दोनों प्रकार की एन्कोडिंग बनाएँगे और बनी हुई कॉलम सेट्स की तुलना करेंगे। हम पिछले लेसन के उसी DataFrame so_survey_df का उपयोग जारी रखेंगे और उसकी Country कॉलम पर ध्यान देंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
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# Convert the Country column to a one hot encoded Data Frame
one_hot_encoded = ____(____, ____=['Country'], prefix='OH')
# Print the columns names
print(one_hot_encoded.columns)