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ダミー変数の作成

カテゴリ特徴量をモデル構築に活用できると、予測精度の向上に役立つ情報が加わり、モデルの性能を高められることがあります。

music_df データセットはあらかじめ読み込まれており、その形状が表示されています。また、pandas は pd としてインポート済みです。

ここでは、music_df の元の列に加え、"genre" 列から作成したダミー変数を含む新しい DataFrame を作成しましょう。

この演習はコースの一部です

scikit-learn による教師あり学習

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演習の手順

  • music_df DataFrame 全体を渡し、最初の二値列を削除しながら music_dummies を作成するために、適切な関数を使いましょう。
  • music_dummies の形状を表示しましょう。

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。

# Create music_dummies
music_dummies = ____

# Print the new DataFrame's shape
print("Shape of music_dummies: {}".format(____))
コードを編集して実行