特徴量エンジニアリング

新しいローン申請者の集団について、返済不能（デフォルト）になる可能性があるかどうかを予測するタスクがあります。履歴データセットがあり、それを使って分類器を学習させたいと考えています。ただし、多くの特徴量が文字列形式であり、これは分類器にとって問題です。そこで、文字列の列を LabelEncoder() を使って数値にエンコードすることにしました。関数は sklearn の preprocessing サブモジュールから事前に読み込まれています。データセット credit も、データ型が文字列のすべての列名のリスト non_numeric_columns も事前に用意されています。