BaşlayınÜcretsiz Başlayın

İlgili özellikleri seçme

Bu egzersizde, volunteer veri kümesindeki gereksiz sütunları belirleyecek ve veri kümesi üzerinde özellik seçimi yaparak ilgili özelliklerden oluşan bir DataFrame döndüreceksin.

Örneğin, konsolda volunteer veri kümesini incelersen konumla ilgili üç özellik görürsün: locality, region ve postalcode. Bunlar ilişkili bilgiler içerir, bu nedenle yalnızca bu özelliklerden birini tutmak mantıklı olur.

Biraz zaman ayırıp konsolda volunteer özelliklerini incele ve gereksiz (redundant) özellikleri belirlemeye çalış.

Bu egzersiz

Python'da Machine Learning için Ön İşleme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Gereksiz sütun adlarından bir liste oluştur ve to_drop değişkeninde sakla:
    • Konumla ilgili tüm özellikler arasından yalnızca postalcode kalsın.
    • Özellik mühendisliğinden geçmiş özellikler de gereksizdir.
  • Veri kümesinden to_drop listesindeki sütunları düş.
  • Seçilen sütunları görmek için volunteer_subset'in .head() çıktısını yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Create a list of redundant column names to drop
to_drop = ["____", "____", "____", "____", "____"]

# Drop those columns from the dataset
volunteer_subset = ____.____(____, ____)

# Print out the head of volunteer_subset
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır