Contenido del Curso
Procesamiento Previo de Datos
Procesamiento Previo de Datos
Codificación de Etiquetas de la Variable Objetivo
Vayamos directamente a lo principal: la codificación de etiquetas implementa todo igual que la codificación ordinal, pero:
- Los métodos trabajan con diferentes dimensiones de datos;
- El orden de las categorías no es importante para la codificación de etiquetas.
Cómo utilizar este método en Python:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import pandas as pd # Simple categorical variable fruits = pd.Series(['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']) # Create label encoder object le = LabelEncoder() # Fit and transform the categorical variable using label encoding fruits_encoded = le.fit_transform(fruits) # Print the encoded values print(fruits_encoded)
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Leer el conjunto de datos 'salario_y_género.csv' y codificar la columna de salida 'Género' con codificación de etiquetas.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Codificación de Etiquetas de la Variable Objetivo
Vayamos directamente a lo principal: la codificación de etiquetas implementa todo igual que la codificación ordinal, pero:
- Los métodos trabajan con diferentes dimensiones de datos;
- El orden de las categorías no es importante para la codificación de etiquetas.
Cómo utilizar este método en Python:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import pandas as pd # Simple categorical variable fruits = pd.Series(['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']) # Create label encoder object le = LabelEncoder() # Fit and transform the categorical variable using label encoding fruits_encoded = le.fit_transform(fruits) # Print the encoded values print(fruits_encoded)
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Codificación de Etiquetas de la Variable Objetivo
Vayamos directamente a lo principal: la codificación de etiquetas implementa todo igual que la codificación ordinal, pero:
- Los métodos trabajan con diferentes dimensiones de datos;
- El orden de las categorías no es importante para la codificación de etiquetas.
Cómo utilizar este método en Python:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import pandas as pd # Simple categorical variable fruits = pd.Series(['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']) # Create label encoder object le = LabelEncoder() # Fit and transform the categorical variable using label encoding fruits_encoded = le.fit_transform(fruits) # Print the encoded values print(fruits_encoded)
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- Los métodos trabajan con diferentes dimensiones de datos;
- El orden de las categorías no es importante para la codificación de etiquetas.
Cómo utilizar este método en Python:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import pandas as pd # Simple categorical variable fruits = pd.Series(['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']) # Create label encoder object le = LabelEncoder() # Fit and transform the categorical variable using label encoding fruits_encoded = le.fit_transform(fruits) # Print the encoded values print(fruits_encoded)
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