Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda Codificação One-Hot | Processamento de Dados Categóricos
Pré-processamento de Dados

Deslize para mostrar o menu

book
Codificação One-Hot

Então, vamos começar a entender quando e quais métodos de codificação são melhores para usar.

A codificação one-hot geralmente é melhor usar quando a variável categórica não tem uma ordenação ou hierarquia natural entre as categorias e quando o número de categorias únicas é relativamente pequeno. É comumente usado para dados categóricos nominais, onde as categorias não têm uma ordem ou relação inerente entre elas.

Veja alguns exemplos de dados categóricos nominais:

  • Cores: vermelho, azul, verde, amarelo, etc.;

  • Países: EUA, Canadá, México, Japão, etc.;

  • Diferentes animais de estimação: cachorro, gato, pássaro, peixe, etc.;

  • Gêneros de música: pop, rock, hip hop, country, etc.;

  • Estado civil: solteiro, casado, divorciado, viúvo, etc..

A ideia básica por trás da codificação one-hot é criar uma variável binária (0/1) para cada categoria na variável categórica.

Podemos realizar a codificação one-hot usando o método pd.get_dummies(), que cria 3 novas colunas binárias para cada um dos três valores únicos de cor. O conjunto de dados resultante mostra a representação binária de cada valor de cor:

12345678910
import pandas as pd # Create a sample dataset with categorical data dataset = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'blue']}) # Perform one-hot encoding one_hot_encoded = pd.get_dummies(dataset['color']) # Display the one-hot encoded dataframe print(one_hot_encoded)
copy
Tarefa

Swipe to start coding

Utilize o método de codificação one-hot no dataset 'cars.csv'.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 2

Pergunte à IA

expand
ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

book
Codificação One-Hot

Então, vamos começar a entender quando e quais métodos de codificação são melhores para usar.

A codificação one-hot geralmente é melhor usar quando a variável categórica não tem uma ordenação ou hierarquia natural entre as categorias e quando o número de categorias únicas é relativamente pequeno. É comumente usado para dados categóricos nominais, onde as categorias não têm uma ordem ou relação inerente entre elas.

Veja alguns exemplos de dados categóricos nominais:

  • Cores: vermelho, azul, verde, amarelo, etc.;

  • Países: EUA, Canadá, México, Japão, etc.;

  • Diferentes animais de estimação: cachorro, gato, pássaro, peixe, etc.;

  • Gêneros de música: pop, rock, hip hop, country, etc.;

  • Estado civil: solteiro, casado, divorciado, viúvo, etc..

A ideia básica por trás da codificação one-hot é criar uma variável binária (0/1) para cada categoria na variável categórica.

Podemos realizar a codificação one-hot usando o método pd.get_dummies(), que cria 3 novas colunas binárias para cada um dos três valores únicos de cor. O conjunto de dados resultante mostra a representação binária de cada valor de cor:

12345678910
import pandas as pd # Create a sample dataset with categorical data dataset = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'blue']}) # Perform one-hot encoding one_hot_encoded = pd.get_dummies(dataset['color']) # Display the one-hot encoded dataframe print(one_hot_encoded)
copy
Tarefa

Swipe to start coding

Utilize o método de codificação one-hot no dataset 'cars.csv'.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 2
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
some-alt