Унитарное кодирование (One-Hot encoding)
Проблема порядкового кодирования состоит в том, что оно неявно предполагает наличие иерархической зависимости между категориями. Поэтому изменим метод кодирования для признаков "RoofStyle" и "CentralAir" на унитарное кодирование. Наборы данных train и test из соревнования Kaggle House Prices уже доступны в вашем рабочем пространстве.
Напомним: если вы работаете с бинарными признаками (категориальными признаками с двумя категориями), рекомендуется применять только порядковое кодирование.
Ваша задача — определить, какой из упомянутых признаков не является бинарным, и применить унитарное кодирование только к нему.
Это упражнение является частью курса
Победа в соревновании Kaggle на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Concatenate train and test together
houses = pd.concat([train, test])
# Look at feature distributions
print(houses['RoofStyle'].____, '\n')
print(houses['CentralAir'].____)