НачатьНачать бесплатно

Разработка признаков

Вам необходимо предсказать, вернут ли новые заёмщики кредит или нет. У вас есть исторический набор данных, на котором вы хотите обучить классификатор. Вы замечаете, что многие признаки представлены в строковом формате, что является проблемой для классификаторов. Поэтому вы решаете закодировать строковые столбцы числовыми значениями с помощью LabelEncoder(). Эта функция уже загружена из подмодуля preprocessing библиотеки sklearn. Набор данных credit также предварительно загружен, как и список названий всех столбцов со строковым типом данных, хранящийся в переменной non_numeric_columns.

Это упражнение является частью курса

Проектирование рабочих процессов машинного обучения на Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Inspect the first few lines of your data using head()
credit.____
Редактировать и запускать код