One-hot encoding และตัวแปร dummy
ในการนำตัวแปรเชิงหมวดหมู่มาใช้กับโมเดล machine learning คุณต้องแปลงให้อยู่ในรูปแบบตัวเลขก่อน วิธีที่นิยมใช้มากที่สุดมีสองวิธี คือ one-hot encoding และการสร้างตัวแปร dummy ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สร้าง encoding ทั้งสองแบบแล้วเปรียบเทียบชุดคอลัมน์ที่ได้ โดยใช้ DataFrame เดิมจากบทเรียนก่อนหน้าที่โหลดไว้เป็น so_survey_df และจะเน้นที่คอลัมน์ Country
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Feature Engineering สำหรับ Machine Learning ใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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)