이진 특성 인코딩
데이터 유형을 재지정하는 것은 데이터 전처리의 중요한 단계예요. 이 연습에서는 'Vmail_Plan'과 'Churn' 특성에서 'yes'는 1, 'no'는 0으로 할당해 보겠습니다.
영상에서는 이를 수행하는 두 가지 방법을 보셨을 거예요. 하나는 pandas를 사용하는 방법이고, 다른 하나는 scikit-learn을 사용하는 방법이었죠. 이런 단순한 작업에는 pandas를 사용하는 것을 권장하므로, 이 연습에서도 그렇게 하겠습니다. 반면, 이 강의 범위를 넘어가지만 Machine Learning 파이프라인을 구축하려는 경우에는 LabelEncoder() 사용을 살펴볼 수 있어요. 데이터 사이언스를 할 때는 하나의 작업을 수행하는 방법이 항상 하나만 있는 것이 아니며, 여러분의 애플리케이션에 가장 효과적인 방법을 선택해야 한다는 점을 기억해 주세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
마케팅 애널리틱스: Python으로 고객 이탈 예측하기
연습 안내
telco의'Vmail_Plan'열에서'no'를0으로,'yes'를1로 바꾸세요.'Churn'열에도 동일하게 적용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Replace 'no' with 0 and 'yes' with 1 in 'Vmail_Plan'
telco['Vmail_Plan'] = telco['____'].____(____)
# Replace 'no' with 0 and 'yes' with 1 in 'Churn'
telco['Churn'] = ____
# Print the results to verify
print(telco['Vmail_Plan'].head())
print(telco['Churn'].head())