원-핫 인코딩과 더미 변수
Machine Learning 모델에서 범주형 변수를 사용하려면, 먼저 정량적으로 표현해야 해요. 가장 흔한 두 가지 방법은 변수를 원-핫 인코딩하거나 더미 변수를 사용하는 거예요. 이 연습 문제에서는 두 가지 인코딩을 모두 만들고, 생성된 열 집합을 비교해 볼 거예요. 이전 레슨에서 사용한 동일한 DataFrame so_survey_df를 계속 사용하며, Country 열에 집중하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Convert the Country column to a one hot encoded Data Frame
one_hot_encoded = ____(____, ____=['Country'], prefix='OH')
# Print the columns names
print(one_hot_encoded.columns)