Categorical वैरिएबल्स को कन्वर्ट करना
क्योंकि sklearn में मॉडलों के लिए इनपुट के रूप में संख्यात्मक फीचर्स चाहिए होते हैं, इसलिए श्रेणीबद्ध (categorical) वैरिएबल्स को संख्यात्मक रूप में एन्कोड करना ज़रूरी है. सबसे आम तकनीक "one-hot encoding" है, जो आसान है लेकिन मेमोरी की खपत अधिक करती है. इसी कारण, आप hashing तकनीक का उपयोग करेंगे, जो हर श्रेणीबद्ध कॉलम के लिए categorical इनपुट्स को संख्यात्मक मानों पर मैप करती है.
pandas मॉड्यूल आपके वर्कस्पेस में pd नाम से उपलब्ध है और सैंपल DataFrame df के रूप में लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन
अभ्यास निर्देश
- डेटा टाइप के आधार पर फ़िल्टर करके श्रेणीबद्ध कॉलम चुनें.
- प्रत्येक श्रेणीबद्ध कॉलम पर hash फंक्शन लागू करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Get categorical columns
categorical_cols = df.____(
include = [____]).columns.tolist()
print("Categorical columns: ")
print(categorical_cols)
# Iterate over categorical columns and apply hash function
for col in ____:
df[col] = df[col].____(lambda x: ____(x))
# Print examples of new output
print(df.head(5))