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Categorical variables को एन्कोड करना

UFO डेटासेट में कुछ कॉलम ऐसे हैं जिन्हें scikit-learn के साथ मॉडलिंग करने से पहले एन्कोड करना ज़रूरी है। यहाँ आप यह ट्रांसफ़ॉर्मेशन करेंगे, जिसमें binary और one-hot दोनों एन्कोडिंग मेथड शामिल हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • apply() का उपयोग करते हुए, एक conditional lambda फ़ंक्शन लिखिए जो मान "us" होने पर 1 लौटाए, अन्यथा 0 लौटाए.
  • type कॉलम में .unique() मानों की संख्या प्रिंट कीजिए.
  • pd.get_dummies() का उपयोग करके, type कॉलम का one-hot एन्कोड किया हुआ सेट बनाएँ.
  • अंत में, pd.concat() का उपयोग करके type_set एन्कोड किए गए वैरिएबल्स को ufo डेटासेट के साथ concatenate कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Use pandas to encode us values as 1 and others as 0
ufo["country_enc"] = ufo["country"].____

# Print the number of unique type values
print(len(____.unique()))

# Create a one-hot encoded set of the type values
type_set = ____

# Concatenate this set back to the ufo DataFrame
ufo = pd.concat([____, ____], axis=1)
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