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श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स का एन्कोडिंग - बाइनरी

hiking डेटासेट पर नज़र डालिए। यहाँ कुछ कॉलम ऐसे हैं जिन्हें मॉडलिंग से पहले एन्कोड करना ज़रूरी है, जिनमें से एक Accessible कॉलम है। Accessible एक बाइनरी फीचर है, इसलिए इसके दो मान हैं, Y या N, जिन्हें 1 और 0 में एन्कोड करना होगा। यह ट्रांसफॉर्मेशन करने के लिए scikit-learn की LabelEncoder मेथड का उपयोग कीजिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • LabelEncoder() को enc नाम के वैरिएबल में स्टोर करें.
  • एन्कोडर की .fit_transform() मेथड का उपयोग करके hiking डेटासेट के "Accessible" कॉलम को एन्कोड करें। नए कॉलम का नाम Accessible_enc रखें.
  • एन्कोडिंग देखने के लिए दोनों कॉलम को साथ-साथ तुलना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set up the LabelEncoder object
enc = ____

# Apply the encoding to the "Accessible" column
____ = ____.____(____)

# Compare the two columns
print(____[[____, ____]].head())
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