Tabla de contenido:
- ¿Por qué somos los primeros en conseguir tontos?
- ¿Qué hacen los maniquíes de PD?
- ¿Por qué usamos Get_dummies en Python?
- ¿Cuál es la diferencia entre OneHotEncoder y Get_dummies?
- Los pandas se vuelven maniquíes | pd.get_dummies
2024 Autor: Simon Evans | [email protected]. Última modificación: 2024-01-20 02:40
1 Respuesta. drop_first=Es importante usar True, ya que ayuda a reducir la columna adicional creada durante la creación de la variable ficticia. Por lo tanto, reduce las correlaciones creadas entre variables ficticias.
¿Por qué somos los primeros en conseguir tontos?
Eliminar su primera variable categórica es posible porque si todas las demás columnas ficticias son 0, entonces esto significa que su primer valor habría sido 1. Lo que elimina en redundancia, gana confusión.
¿Qué hacen los maniquíes de PD?
get_dummies se utiliza para la manipulación de datos. Convierte datos categóricos en variables ficticias o indicadoras.
¿Por qué usamos Get_dummies en Python?
La función get_dummies se utiliza para convertir variables categóricas en variables ficticias/indicadoras. Datos de los que obtener indicadores ficticios. Cadena para agregar nombres de columna de DataFrame.
¿Cuál es la diferencia entre OneHotEncoder y Get_dummies?
OneHotEncoder es una función de preprocesamiento de sklearn. A diferencia de get_dummies, OHE no agrega variables a su marco de datos Crea variables ficticias transformando X, y todas las variables ficticias se almacenan en X. Y puede especificar qué columnas desea crear ficticias cuando encajas X por OHE.
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