Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du eine One-Hot-Codierung für die Label-Daten einer Single-Label-Klassifizierung durchführst. Die One-Hot-Codierung ist eine übliche Technik, die verwendet wird, um kategorische Variablen in ein Format zu transformieren, das von Machine-Learning-Algorithmen verwendet werden kann.
🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie du das Konzept der One-Hot-Codierung verstehst und ihre Wichtigkeit im Machine Learning.
- Wie du eine Funktion implementierst, um eine One-Hot-Codierung auf einer Liste von Beispiel-Labels durchzuführen.
- Wie du die Label-Codierungsfunktion mit Beispiel-Daten testest.
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Kategorische Labels in ein numerisches Format zu transformieren, das für Machine-Learning-Modelle geeignet ist.
- Die Wichtigkeit der Datenaufbereitung und der Feature-Engineering im Machine-Learning-Pipeline zu verstehen.
- Praktische Codierungskompetenzen in Python zu demonstrieren, um Daten für Machine-Learning-Tasks zu manipulieren und zu transformieren.
