Кодування мітками

Попрацюймо з кодуванням категоріальних змінних. Ви знову працюватимете з підвибіркою з конкурсу Kaggle House Prices.

Ваше завдання — закодувати категоріальні ознаки «RoofStyle» та «CentralAir» за допомогою кодування мітками (label encoding). Датафрейми train і test вже доступні у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Як перемагати в змаганнях Kaggle за допомогою Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Об'єднайте датафрейми train і test в один датафрейм houses.
Створіть об'єкт LabelEncoder без аргументів і присвойте його змінній le.
Створіть нові ознаки з кодуванням мітками для «RoofStyle» і «CentralAir», використовуючи той самий об'єкт le.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Concatenate train and test together
houses = ____.____([train, test])

# Label encoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = ____()

# Create new features
houses['RoofStyle_enc'] = le.fit_transform(houses[____])
houses['CentralAir_enc'] = ____.____(____[____])

# Look at new features
print(houses[['RoofStyle', 'RoofStyle_enc', 'CentralAir', 'CentralAir_enc']].head())

Редагувати та запускати код