00 Machine Learning mit Python: One-Hot-Encoding in Python (mit Code zum Nachmachen)

Veröffentlicht am: 23 Februar 2021
auf dem Kanal: Level Up Your Data Science

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In diesem Video beschreibe ich Dir, was das One-Hot-Encoding ist, wofür es verwendet wird und warum man das braucht. Zusätzlich gibt es einen Leitfaden, wie du das One-Hot-Encoding in Python umsetzt.

Der versprochene Code aus dem Video:

Importieren der Libraries
from numpy import array
from numpy import argmax
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

Importieren des Datensatzes

titanic = pd.read_csv("train.csv")

Erstellen eines Arrays für die Zielvariable
values = array(titanic.Sex)

Integer encode
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(values)
print(integer_encoded)
One-hot encode
onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
integer_encoded = integer_encoded.reshape(len(integer_encoded), 1)
onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
print(onehot_encoded)

Auslesen der Werte
inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])
inverted2 = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[1, :])])
print(inverted, inverted2)

create columns for binary variables - train
titanic["Female"] = pd.DataFrame({'Female': onehot_encoded[:, 0]})
titanic["Male"] = pd.DataFrame({'Male': onehot_encoded[:, 1]})

print(titanic.head())

Auf dieser Seite können Sie das Online-Video 00 Machine Learning mit Python: One-Hot-Encoding in Python (mit Code zum Nachmachen) mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer Level Up Your Data Science 23 Februar 2021 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 1,072 Mal angesehen und es wurde von 11 den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!

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