Para resumir los tres capítulos anteriores, aquí tienes una tabla que muestra qué **codificador** deberías utilizar:

En este desafío, se proporciona el **conjunto de datos de pingüinos** (sin valores faltantes). Todas las características categóricas, incluida la variable objetivo (columna `'species'`), deben ser codificadas.

A continuación se muestra un recordatorio de la estructura del conjunto de datos:


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())

Tenga en cuenta que `'island'` y `'sex'` son **características** categóricas y `'species'` es un **objetivo** categórico.

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

El aprendizaje automático se utiliza actualmente en todas partes. ¿Quieres aprenderlo por ti mismo? Este curso es una introducción al mundo del aprendizaje automático para que puedas aprender los conceptos básicos, trabajar con Scikit-learn – la biblioteca más popular para ML – y construir tu primer proyecto de aprendizaje automático.
Este curso está dirigido a estudiantes con conocimientos básicos de Python, Pandas y Numpy.

Aprenda los conceptos de Machine Learning y el flujo de trabajo de un proyecto de ML.

El preprocesamiento es probablemente la etapa más importante de un proyecto de ML. Este capítulo abarca los pasos de preprocesamiento necesarios para casi cualquier conjunto de datos.

Una tubería es una forma ordenada de combinar todos los pasos de preprocesamiento junto con un modelo. Las tuberías facilitan considerablemente el entrenamiento y uso de un modelo.

El modelado es la etapa más divertida de un proyecto de ML. Aprendamos a construir, ajustar y evaluar el modelo.

Desafío: Codificación de Variables Categóricas

Solución

Awesome!

Desafío: Codificación de Variables Categóricas

Solución