Mã hóa nhãn
Cùng thực hành mã hóa biến phân loại. Bạn sẽ tiếp tục làm việc với một mẫu con từ cuộc thi House Prices trên Kaggle.
Mục tiêu của bạn là mã hóa các đặc trưng phân loại "RoofStyle" và "CentralAir" bằng phương pháp label encoding. Các DataFrame train và test đã có sẵn trong workspace của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Chinh phục cuộc thi Kaggle bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Nối các DataFrame
trainvàtestthành một DataFrame duy nhấthouses. - Tạo một đối tượng
LabelEncoderkhông truyền đối số và gán chole. - Tạo các đặc trưng mới đã được mã hóa nhãn cho "RoofStyle" và "CentralAir" sử dụng cùng một đối tượng
le.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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())