Contenuti del Corso
Data Preprocessing
Data Preprocessing
2. Processing Quantitative Data
3. Processing Categorical Data
4. Time Series Data Processing
6. Moving on to Tasks
Label Encoding of the Target Variable
Let's go straight to the main thing - label encoding implements everything the same as ordinal encoder, but:
- Methods work with different data dimensions;
- The order of the categories is not important for label encoding.
How to use this method in 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)
Compito
Swipe to start coding
Read the dataset 'salary_and_gender.csv' and encode the output column 'Gender' with label encoding.
Soluzione
Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguentiTutto è chiaro?
Grazie per i tuoi commenti!
Sezione 3. Capitolo 4
Label Encoding of the Target Variable
Let's go straight to the main thing - label encoding implements everything the same as ordinal encoder, but:
- Methods work with different data dimensions;
- The order of the categories is not important for label encoding.
How to use this method in 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)
Compito
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Sezione 3. Capitolo 4
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