Создание фиктивной переменной из двухкатегориального признака
Дана basetable с одним предиктором — «gender». Чтобы использовать «gender» в модели логистической регрессии, создайте для него фиктивные переменные.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень прогностической аналитики на Python
Инструкции к упражнению
- Создайте датафрейм pandas
dummies_gender, содержащий фиктивные переменные для «gender». Убедитесь, что мультиколлинеарность исключена. - Добавьте эти фиктивные переменные к исходному
basetable. - Удалите исходную переменную «gender» из
basetable.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create the dummy variable
dummies_gender = pd.____(____["____"], drop_first=____)
# Add the dummy variable to the basetable
basetable = pd.concat([____, ____], axis=1)
# Delete the original variable from the basetable
del basetable["____"]
print(basetable.head())