Codificarea variabilelor categoriale

Există câteva coloane în setul de date despre OZN-uri care trebuie codificate înainte de a putea fi utilizate într-un model prin scikit-learn. Vei realiza această transformare aici, folosind atât codificarea binară, cât și codificarea one-hot.

Acest exercițiu face parte din cursul

Preprocesare pentru Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind apply(), scrie o funcție lambda condiționată care returnează 1 dacă valoarea este "us", altfel returnează 0.
Afișează numărul de valori .unique() din coloana type.
Folosind pd.get_dummies(), creează un set codificat one-hot al coloanei type.
În final, folosește pd.concat() pentru a concatena variabilele codificate din type_set la setul de date ufo.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use pandas to encode us values as 1 and others as 0
ufo["country_enc"] = ufo["country"].____

# Print the number of unique type values
print(len(____.unique()))

# Create a one-hot encoded set of the type values
type_set = ____

# Concatenate this set back to the ufo DataFrame
ufo = pd.concat([____, ____], axis=1)

Editează și rulează codul