One-hot 編碼與虛擬變數
若要在機器學習模型中使用類別變數，必須先把它們轉成可量化的表示。最常見的兩種作法是進行 one-hot 編碼，或建立虛擬變數（dummy variables）。在這個練習中，你會建立這兩種類型的編碼，並比較產生的欄位集合。我們會延續前一課的同一個 DataFrame（so_survey_df），並聚焦在其中的 Country 欄位。
本練習屬於課程
Feature Engineering for Machine Learning in Python
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Convert the Country column to a one hot encoded Data Frame
one_hot_encoded = ____(____, ____=['Country'], prefix='OH')
# Print the columns names
print(one_hot_encoded.columns)