İçeriğe geç

Makine Öğrenmesi Verilerin Hazırlanması Kodlama 2

Bir önceki yazıda ikiden fazla değer alabilen alanlar için kategorilere algoritmaların anlayacağı şekilde çevirme işlemini gerçekleştirmiştik. Şimdi erkek, kadın, evet, hayır gibi değerleri nasıl binary değere çevireceğimizden bahsedeceğim. Yine önceki yazımda kullandığım Bank Marketing kullanacağım.

Ben kolon olarak incelediğimde housing kolonunu seçtim bu kolon yes ve no içeriyor.

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
binary=veriseti[['housing']].values
lb=LabelBinarizer()
binary=lb.fit_transform(binary)
print binary

Klasik import işlemini gerçekleştirdim. Veri setinden alacağım alanın values yani değerlerini aldım. LabelBinarizer sınıfını lb’ye aktardım. Daha sonra klasik olarak fit_transform işlemini gerçekleştirdim.

Tarih:Makine Öğrenmesi

İlk Yorumu Siz Yapın

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir