ПочатиПочніть безкоштовно

Перетворення категоріальних змінних

Оскільки sklearn вимагає числові ознаки як вхід для моделей, важливо кодувати категоріальні змінні у числові. Найпоширеніша техніка — «one-hot encoding» — проста, але споживає багато пам'яті. Тому ви використаєте техніку хешування, яка відображає категоріальні значення у числові, для кожного категоріального стовпця.

Модуль pandas доступний як pd у вашому середовищі, а зразковий датафрейм завантажено як df.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Виберіть категоріальні стовпці, відфільтрувавши їх за типом даних.
  • Застосуйте хеш-функцію до кожного з категоріальних стовпців.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Get categorical columns
categorical_cols = df.____(
  include = [____]).columns.tolist()
print("Categorical columns: ")
print(categorical_cols)

# Iterate over categorical columns and apply hash function
for col in ____:
	df[col] = df[col].____(lambda x: ____(x))

# Print examples of new output
print(df.head(5))
Редагувати та запускати код