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Aprenda Desafio: Codificação de Variáveis Categóricas | Pré-Processamento de Dados com Scikit-Learn
Introdução ao ML com Scikit-learn

bookDesafio: 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:

12345
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())
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Lembre-se de que 'island' e 'sex' são variáveis categóricas de características e 'species' é uma variável categórica alvo.

Tarefa

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.

  1. Importe OnehotEncoder e LabelEncoder.
  2. Inicialize o objeto codificador de variáveis.
  3. Codifique as colunas categóricas de variáveis utilizando o objeto feature_enc.
  4. Inicialize o objeto codificador de alvo.
  5. Codifique o alvo utilizando o objeto label_enc.

Solução

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 8
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  4. Inicialize o objeto codificador de alvo.
  5. Codifique o alvo utilizando o objeto label_enc.

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