Вивчайте Завдання: Кодування Категоріальних Змінних

Щоб підсумувати попередні три розділи, наведено таблицю, яка показує, який енкодер слід використовувати:

У цьому завданні ви працюєте з набором даних про пінгвінів (без пропущених значень). Усі категоріальні ознаки — включаючи цільову 'species' — необхідно закодувати для використання в ML.


              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())

Зверніть увагу, що 'island' та 'sex' — це категоріальні ознаки, а 'species' — категоріальна ціль.

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано DataFrame df. Закодуйте всі категоріальні стовпці:

Імпортуйте OneHotEncoder та LabelEncoder з sklearn.preprocessing.
Розділіть дані на X (ознаки) та y (ціль).
Створіть OneHotEncoder і застосуйте його до стовпців 'island' та 'sex' у X.
Замініть ці оригінальні стовпці їх закодованими версіями.
Використайте LabelEncoder для кодування стовпця 'species' у y.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 13

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню