Introduction
Dans ce projet, vous allez apprendre à effectuer un codage one-hot sur les données d'étiquette pour une tâche de classification à une seule étiquette. Le codage one-hot est une technique courante utilisée pour transformer les variables catégorielles en un format utilisable par les algorithmes d'apprentissage automatique.
🎯 Tâches
Dans ce projet, vous allez apprendre :
- à comprendre le concept de codage one-hot et son importance dans l'apprentissage automatique.
- à implémenter une fonction pour effectuer un codage one-hot sur une liste d'étiquettes d'échantillons.
- à tester la fonction de codage d'étiquette avec des données d'échantillonnage.
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :
- transformer les étiquettes catégorielles en un format numérique approprié pour les modèles d'apprentissage automatique.
- comprendre l'importance du prétraitement des données et de la génération de fonctionnalités dans le pipeline d'apprentissage automatique.
- démontrer des compétences de codage pratique en Python pour manipuler et transformer des données pour les tâches d'apprentissage automatique.
