Inżynieria cech
Twoim zadaniem jest przewidzenie, czy nowa grupa wnioskodawców kredytowych prawdopodobnie nie spłaci swoich pożyczek. Masz do dyspozycji historyczny zbiór danych i chcesz wytrenować na nim klasyfikator. Zauważasz, że wiele cech ma format tekstowy, co stanowi problem dla klasyfikatorów. Postanawiasz więc zakodować kolumny tekstowe numerycznie za pomocą LabelEncoder(). Funkcja ta została wczytana z podmodułu preprocessing biblioteki sklearn. Zbiór danych credit jest również wczytany, podobnie jak lista nazw wszystkich kolumn, których typy danych są tekstowe – przechowywana w zmiennej non_numeric_columns.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie przepływów pracy uczenia maszynowego w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Inspect the first few lines of your data using head()
credit.____