ラベルをワンホットエンコーディングする

はじめに

このプロジェクトでは、単一ラベル分類タスクのラベルデータに対してワンホットエンコーディングを行う方法を学びます。ワンホットエンコーディングは、カテゴリ変数を機械学習アルゴリズムで使用できる形式に変換するために使用される一般的な手法です。

🎯 タスク

このプロジェクトでは、以下を学びます。

• ワンホットエンコーディングの概念と機械学習における重要性を理解する方法。
• サンプルラベルのリストに対してワンホットエンコーディングを行う関数を実装する方法。
• サンプルデータを使ってラベルエンコーディング関数をテストする方法。

🏆 成果

このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。

• カテゴリラベルを機械学習モデルに適した数値形式に変換する。
• 機械学習パイプラインにおけるデータ前処理と特徴量エンジニアリングの重要性を理解する。
• 機械学習タスクのためにデータを操作および変換するためのPythonにおける実践的なコーディングスキルを示す。