Contenido del Curso
Procesamiento Previo de Datos
Procesamiento Previo de Datos
2. Procesamiento de Datos Cuantitativos
3. Procesamiento de Datos Categóricos
4. Procesamiento de Datos de Series Temporales
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)
Tarea
Swipe to start coding
Leer el conjunto de datos 'salario_y_género.csv' y codificar la columna de salida 'Género' con codificación de etiquetas.
Solución
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¿Todo estuvo claro?
¡Gracias por tus comentarios!
Sección 3. Capítulo 4
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)
Tarea
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