संबंधित फीचर्स का चयन
इस अभ्यास में, आप volunteer डेटासेट में अनावश्यक कॉलम पहचानेंगे और फीचर चयन करके केवल संबंधित फीचर्स वाला एक DataFrame लौटाएँगे.
उदाहरण के लिए, अगर आप कंसोल में volunteer डेटासेट देखें, तो आपको लोकेशन से जुड़े तीन फीचर दिखेंगे: locality, region, और postalcode. ये संबंधित जानकारी रखते हैं, इसलिए इनमें से केवल एक फीचर रखना समझदारी होगी.
कंसोल में volunteer के फीचर्स को कुछ समय देकर देखें और अनावश्यक फीचर्स पहचानने की कोशिश करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning के लिए Preprocessing
अभ्यास निर्देश
- अनावश्यक कॉलम नामों की एक सूची बनाकर उसे
to_dropवैरिएबल में स्टोर करें:- लोकेशन से जुड़े सभी फीचर्स में से, केवल
postalcodeरखें. - जो फीचर्स फीचर इंजीनियरिंग प्रक्रिया से गुज़रे हैं, वे भी अनावश्यक हैं.
- लोकेशन से जुड़े सभी फीचर्स में से, केवल
- डेटासेट से
to_dropसूची वाले कॉलम ड्रॉप करें. - चुने गए कॉलम देखने के लिए
volunteer_subsetका.head()प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a list of redundant column names to drop
to_drop = ["____", "____", "____", "____", "____"]
# Drop those columns from the dataset
volunteer_subset = ____.____(____, ____)
# Print out the head of volunteer_subset
print(____)