범주형 변수 인코딩 - 이진
hiking 데이터셋을 살펴보세요. 모델링 전에 인코딩이 필요한 열이 몇 개 있는데, 그중 하나가 Accessible 열이에요. Accessible은 이진 특성으로 값이 Y 또는 N 두 가지뿐이며, 이를 1과 0으로 인코딩해야 해요. scikit-learn의 LabelEncoder를 사용해 이 변환을 수행하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 전처리
연습 안내
LabelEncoder()를enc라는 변수에 저장하세요.- 인코더의
.fit_transform()메서드를 사용해hiking데이터셋의"Accessible"열을 인코딩하세요. 새 열 이름은Accessible_enc로 하세요. - 두 열을 나란히 비교해 인코딩 결과를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Set up the LabelEncoder object
enc = ____
# Apply the encoding to the "Accessible" column
____ = ____.____(____)
# Compare the two columns
print(____[[____, ____]].head())