Codificare one-hot și variabile dummy
Pentru a utiliza variabile categorice într-un model de învățare automată, trebuie mai întâi să le reprezinți cantitativ. Cele mai comune două abordări sunt codificarea one-hot a variabilelor sau utilizarea variabilelor dummy. În acest exercițiu, vei crea ambele tipuri de codificare și vei compara seturile de coloane rezultate. Vom continua să folosim același DataFrame din lecția anterioară, încărcat ca so_survey_df, cu accent pe coloana Country.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)