カテゴリ変数のエンコーディング - バイナリ
hiking データセットを見てみましょう。モデリングの前にエンコードが必要な列がいくつかあり、その一つが Accessible 列です。Accessible はバイナリ特徴量で、Y または N の2値を持ちます。これらを 1 と 0 にエンコードする必要があります。scikit-learn の LabelEncoder を使ってこの変換を行ってください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningの前処理
演習の手順
LabelEncoder()をencという変数に保存します。- エンコーダの
.fit_transform()メソッドを使って、hikingデータセットの"Accessible"列をエンコードします。新しい列名はAccessible_encとします。 - 2つの列を横に並べて、エンコード結果を確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Set up the LabelEncoder object
enc = ____
# Apply the encoding to the "Accessible" column
____ = ____.____(____)
# Compare the two columns
print(____[[____, ____]].head())