Pour résumer les trois chapitres précédents, voici un tableau indiquant quel **encodeur** utiliser :

Dans ce défi, le **jeu de données des manchots** (sans valeurs manquantes) est fourni. Toutes les caractéristiques catégorielles, y compris la cible (colonne `'species'`), doivent être encodées.

Voici un rappel de la structure du jeu de données :


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())

Gardez à l'esprit que `'island'` et `'sex'` sont des **caractéristiques** catégorielles et que `'species'` est une **cible** catégorielle.

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

L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique.
Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.

Découvrez les concepts de l'apprentissage automatique et le flux de travail d'un projet ML.

Le prétraitement est probablement l’étape la plus importante d’un projet ML. Ce chapitre couvre les étapes de prétraitement nécessaires pour presque tout jeu de données.

Un pipeline est une méthode élégante pour combiner toutes les étapes de prétraitement ainsi qu’un modèle. Les pipelines facilitent grandement l’entraînement et l’utilisation d’un modèle.

La modélisation est l'étape la plus intéressante d'un projet ML. Apprenons à construire, ajuster et évaluer le modèle !

Défi : Encodage des Variables Catégorielles

Solution

Awesome!

Défi : Encodage des Variables Catégorielles

Solution