Основният проблем с предварителната обработка на категорични данни е, че може да бъде трудно да се определи как най-добре да се представят данните. Това може да доведе до неточен анализ и неправилни заключения.
? There are many ways to preprocess categorical data, but some common methods include one-hot encoding, label encoding, and creating dummy variables.
Този ред от код обработва предварително категорични данни, използвайки метода на еднократно кодиране. Еднократното кодиране е процес, чрез който категоричните променливи се преобразуват във форма, която може да се използва от алгоритми за машинно обучение. Новите променливи се наричат „фиктивни променливи“.
Предварителна обработка
Предварителната обработка е програмен термин, който се отнася до процеса на трансформиране на изходния код, преди да бъде изпълнен. Предварителната обработка може да включва всичко - от просто заместване на текст до по-сложни операции, като анализ на данни или компилация.
Категорични данни
В Python категоричните данни са представени от кортеж от две цели числа, където първото цяло число представлява категорията, а второто цяло число представлява броя на елементите в тази категория. Например, кортежът (1, 2) ще представлява категория от „елементи“ и ще представлява броя на елементите в тази категория, които са 1-елементи. Кортежът (3, 4) ще представлява категория от „елементи“ и ще представлява броя на елементите в тази категория, които са 2-елементи.
