बाइनरी फीचर का एन्कोडिंग
डेटा प्रीप्रोसेसिंग का एक अहम हिस्सा है डेटा टाइप्स को फिर से सेट करना। इस अभ्यास में आप 'Vmail_Plan' और 'Churn' फीचर्स में क्रमशः 'yes' को 1 और 'no' को 0 असाइन करेंगे।
आपने वीडियो में इसे करने के दो तरीके देखे — एक pandas से और दूसरा scikit-learn से। ऐसे सीधे-सादे कामों के लिए pandas के साथ रहना बेहतर माना जाता है, इसलिए इसी अभ्यास में हम वही करेंगे। दूसरी ओर, अगर आप मशीन लर्निंग पाइपलाइन्स बनाना चाह रहे हैं — जो इस कोर्स के दायरे से बाहर है — तो आप LabelEncoder() इस्तेमाल करने की जाँच कर सकते हैं। डेटा साइंस करते समय यह जानना ज़रूरी है कि किसी काम के कई तरीके हो सकते हैं, और आपको वही तरीका चुनना चाहिए जो आपकी एप्लिकेशन के लिए सबसे प्रभावी हो।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
telcoकी'Vmail_Plan'कॉलम में'no'को0और'yes'को1से बदलें।'Churn'कॉलम के लिए भी यही करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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())