One-hot encoding cho các cột cụ thể
Một đại lý xe cũ địa phương muốn bạn hỗ trợ dự đoán giá bán của xe. Nếu bạn áp dụng one-hot encoding cho toàn bộ dữ liệu used_cars, tập dữ liệu mới sẽ có hơn 1.200 cột. Bạn lo ngại điều này có thể gây ra vấn đề khi huấn luyện các mô hình Machine Learning để dự đoán giá. Bạn quyết định thử một cách đơn giản hơn và chỉ áp dụng one-hot encoding cho một vài cột.
Bài tập này là một phần của khóa học
Làm việc với dữ liệu phân loại trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một tập dữ liệu mới,
used_cars_simple, với one-hot encoding cho các cột sau:"manufacturer_name"và"transmission"(theo thứ tự này). - Đặt tiền tố của tất cả các cột mới là
"dummy", để bạn có thể dễ dàng lọc các cột vừa được tạo.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create one-hot encoding for just two columns
used_cars_simple = pd.____(
used_cars,
# Specify the columns from the instructions
____,
# Set the prefix
____
)
# Print the shape of the new dataset
print(used_cars_simple.shape)