Zur Zusammenfassung der vorherigen drei Kapitel zeigt die folgende Tabelle, welchen **Encoder** Sie verwenden sollten:

In dieser Aufgabe wird der **Pinguin-Datensatz** (ohne fehlende Werte) bereitgestellt. Alle kategorialen Merkmale, einschließlich des Zielwerts (Spalte `'species'`), müssen codiert werden.

Hier eine Erinnerung an die Struktur des Datensatzes:


import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed.csv')

print(df.head())

Beachten Sie, dass `'island'` und `'sex'` kategoriale **Merkmale** sind und `'species'` ein kategoriales **Ziel** ist.

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestEncoding(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.df_raw = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed.csv'
        )
        import user_code
        cls.user_code = user_code

    def test_imports_encoders(self):
        from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'feature_enc', None), OneHotEncoder) and \
               isinstance(getattr(uc, 'label_enc', None), LabelEncoder)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Used OneHotEncoder for features and LabelEncoder for target",
            "Used OneHotEncoder for features and LabelEncoder for target"
        )

    def test_feature_columns_encoded(self):
        uc = self.user_code
        expected = ['island_Biscoe', 'island_Dream', 'island_Torgersen',
                    'sex_FEMALE', 'sex_MALE']
        cond = all(col in uc.X.columns for col in expected)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Encoded columns were added to X",
            "Encoded columns were added to X"
        )

    def test_original_columns_dropped(self):
        uc = self.user_code
        cond = ('island' not in uc.X.columns) and ('sex' not in uc.X.columns)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Original categorical columns were dropped",
            "Original categorical columns were dropped"
        )

    def test_y_encoded(self):
        uc = self.user_code
        y_arr = np.asarray(uc.y)
        is_integer_dtype = np.issubdtype(y_arr.dtype, np.integer)
        le_fitted = hasattr(getattr(uc, 'label_enc', object()), 'classes_')
        cond = (y_arr.ndim == 1) and is_integer_dtype and le_fitted
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Target y must be encoded into integers using LabelEncoder",
            "Target y must be encoded into integers using LabelEncoder"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Maschinelles Lernen wird heute überall eingesetzt. Möchten Sie es selbst erlernen? Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, vermittelt grundlegende Konzepte, die Arbeit mit Scikit-learn – der beliebtesten Bibliothek für ML – und ermöglicht den Aufbau Ihres ersten Projekts im Bereich des maschinellen Lernens.
Der Kurs richtet sich an Lernende mit Grundkenntnissen in Python, Pandas und Numpy.

Erlernen der Konzepte des maschinellen Lernens und des Workflows von ML-Projekten.

Die Vorverarbeitung ist wahrscheinlich die wichtigste Phase eines ML-Projekts. Dieses Kapitel behandelt die für nahezu jeden Datensatz erforderlichen Vorverarbeitungsschritte.

Eine Pipeline ist eine elegante Methode, um alle Vorverarbeitungsschritte sowie ein Modell zu kombinieren. Pipelines erleichtern das Trainieren und die Nutzung eines Modells erheblich.

Die Modellierung ist die spannendste Phase eines ML-Projekts. Lernen Sie, das Modell zu erstellen, zu optimieren und zu evaluieren!

Herausforderung: Kodierung Kategorialer Variablen

Lösung

Awesome!

Herausforderung: Kodierung Kategorialer Variablen

Lösung

Awesome!