Desafio: Codificação de Variáveis Categóricas
Para resumir os três capítulos anteriores, segue uma tabela mostrando qual codificador deve ser utilizado:
Neste desafio, o conjunto de dados dos pinguins (sem valores ausentes) é fornecido. Todos os recursos categóricos, incluindo o alvo (coluna 'species'
), devem ser codificados.
Segue um lembrete da estrutura do conjunto de dados:
12345import 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())
Lembre-se de que 'island'
e 'sex'
são variáveis categóricas de características e 'species'
é uma variável categórica alvo.
Swipe to start coding
Codifique todas as variáveis categóricas. Utilize one-hot encoding para as colunas 'island'
e 'sex'
, e aplique um label encoder (ou codificador de alvo similar) para a coluna 'species'
. Siga estes passos para concluir a codificação.
- Importe
OnehotEncoder
eLabelEncoder
. - Inicialize o objeto codificador de variáveis.
- Codifique as colunas categóricas de variáveis utilizando o objeto
feature_enc
. - Inicialize o objeto codificador de alvo.
- Codifique o alvo utilizando o objeto
label_enc
.
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), devem ser codificados.
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e 'sex'
, e aplique um label encoder (ou codificador de alvo similar) para a coluna 'species'
. Siga estes passos para concluir a codificação.
- Importe
OnehotEncoder
eLabelEncoder
. - Inicialize o objeto codificador de variáveis.
- Codifique as colunas categóricas de variáveis utilizando o objeto
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. - Inicialize o objeto codificador de alvo.
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