Identificare le feature da convertire
Come ha spiegato Mark nel video, è preferibile codificare feature come 'Churn' con 0 e 1 invece che con no e yes, così da poterle usare con algoritmi di machine learning che accettano solo valori numerici.
Oltre a 'Churn', anche altre feature di tipo object possono essere convertite in 0 e 1. In questo esercizio, il tuo compito è esplorare i diversi tipi di dati di telco nella IPython Shell e identificare quelle di tipo object.
Questo esercizio fa parte del corso
Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python
Esercizio pratico interattivo
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