Mã hóa biến phân loại
Có một vài cột trong bộ dữ liệu UFO cần được mã hóa trước khi có thể đưa vào mô hình với scikit-learn. Ở đây, bạn sẽ thực hiện bước biến đổi đó bằng cả hai phương pháp: mã hóa nhị phân và one-hot.
Bài tập này là một phần của khóa học
Tiền xử lý cho Machine Learning bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
apply(), viết một hàmlambdacó điều kiện trả về1nếu giá trị là"us", ngược lại trả về 0. - In ra số lượng giá trị
.unique()trong cộttype. - Dùng
pd.get_dummies()để tạo một tập one-hot encoded cho cộttype. - Cuối cùng, dùng
pd.concat()để nối các biến đã mã hóatype_setvào bộ dữ liệuufo.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Use pandas to encode us values as 1 and others as 0
ufo["country_enc"] = ufo["country"].____
# Print the number of unique type values
print(len(____.unique()))
# Create a one-hot encoded set of the type values
type_set = ____
# Concatenate this set back to the ufo DataFrame
ufo = pd.concat([____, ____], axis=1)