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सभी वैरिएबल्स को डिस्क्रीटाइज़ करना

लगातार मान लेने वाले (continuous) वैरिएबल्स को एक-एक करके डिस्क्रीटाइज़ करने की बजाय, उन्हें ऑटोमेटिक तरीके से डिस्क्रीटाइज़ करना आसान है. Python में सभी कॉलम की सूची पाने के लिए आप यह इस्तेमाल कर सकते हैं

variables  = basetable.columns

सिर्फ वे वैरिएबल्स जो continuous हैं, उन्हें ही डिस्क्रीटाइज़ किया जाना चाहिए. आप यह जाँचकर सुनिश्चित कर सकते हैं कि किसी वैरिएबल को डिस्क्रीटाइज़ करना है या नहीं कि उसमें पहले से तय की गई सीमा से अधिक अलग-अलग मान (distinct values) हैं या नहीं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • basetable के सभी कॉलम नामों वाली सूची variables बनाएँ.
  • एक लूप बनाएँ जो सूची variables के सभी वैरिएबल्स की जाँच करे.
  • if स्टेटमेंट को इस तरह पूरा करें कि केवल वे वैरिएबल्स डिस्क्रीटाइज़ हों जिनके अलग-अलग मान 5 से अधिक हों.
  • continuous वैरिएबल्स को qcut मेथड का उपयोग करके 10 bins में समूहित करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Print the columns in the original basetable
print(basetable.columns)

# Get all the variable names except "target"
variables = list(____.____)
variables.remove("target")

# Loop through all the variables and discretize in 10 bins if there are more than 5 different values
for variable in ____:
    if len(basetable.groupby(____))>____:
        new_variable = "disc_" + variable
        basetable[new_variable] = pd.qcut(basetable[____], ____)
        
# Print the columns in the new basetable
print(basetable.columns)
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