Conteúdo do Curso
Pré-processamento de Dados
Pré-processamento de Dados
Codificação de Rótulos da Variável Alvo
Vamos direto ao ponto principal - a codificação de rótulos implementa tudo o mesmo que o codificador ordinal, mas:
- Os métodos trabalham com diferentes dimensões de dados;
- A ordem das categorias não é importante para a codificação de rótulos.
Como utilizar este método em 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)
Tarefa
Leia o conjunto de dados 'salary_and_gender.csv' e codifique a coluna de saída 'Gender' usando codificação de rótulos.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Codificação de Rótulos da Variável Alvo
Vamos direto ao ponto principal - a codificação de rótulos implementa tudo o mesmo que o codificador ordinal, mas:
- Os métodos trabalham com diferentes dimensões de dados;
- A ordem das categorias não é importante para a codificação de rótulos.
Como utilizar este método em 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)
Tarefa
Leia o conjunto de dados 'salary_and_gender.csv' e codifique a coluna de saída 'Gender' usando codificação de rótulos.
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Codificação de Rótulos da Variável Alvo
Vamos direto ao ponto principal - a codificação de rótulos implementa tudo o mesmo que o codificador ordinal, mas:
- Os métodos trabalham com diferentes dimensões de dados;
- A ordem das categorias não é importante para a codificação de rótulos.
Como utilizar este método em 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)
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- Os métodos trabalham com diferentes dimensões de dados;
- A ordem das categorias não é importante para a codificação de rótulos.
Como utilizar este método em 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)
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