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लेबल एन्कोडिंग

आइए कैटेगोरिकल वैरिएबल्स की एन्कोडिंग पर काम करें. आप फिर से House Prices Kaggle प्रतियोगिता के एक सबसैंपल के साथ काम करेंगे.

आपका लक्ष्य "RoofStyle" और "CentralAir" कैटेगोरिकल फीचर्स को लेबल एन्कोडिंग से एन्कोड करना है. train और test DataFrames पहले से ही आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • train और test DataFrames को मिलाकर एक सिंगल DataFrame houses बनाएँ.
  • बिना आर्ग्युमेंट्स के एक LabelEncoder ऑब्जेक्ट बनाएँ और उसे le में असाइन करें.
  • उसी le ऑब्जेक्ट का उपयोग करके "RoofStyle" और "CentralAir" के लिए नए लेबल-एन्कोडेड फीचर्स बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Concatenate train and test together
houses = ____.____([train, test])

# Label encoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = ____()

# Create new features
houses['RoofStyle_enc'] = le.fit_transform(houses[____])
houses['CentralAir_enc'] = ____.____(____[____])

# Look at new features
print(houses[['RoofStyle', 'RoofStyle_enc', 'CentralAir', 'CentralAir_enc']].head())
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