मॉडलिंग के लिए तैयारी
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
Karolis Urbonas
Head of Analytics & Science, Amazon
डेटा सैंपल
telco_raw.head()
डेटा टाइप्स
telco_raw.dtypes
customerID object
gender object
SeniorCitizen object
Partner object
Dependents object
tenure int64
PhoneService object
MultipleLines object
InternetService object
OnlineSecurity object
OnlineBackup object
DeviceProtection object
TechSupport object
StreamingTV object
StreamingMovies object
Contract object
PaperlessBilling object
PaymentMethod object
MonthlyCharges float64
TotalCharges float64
Churn object
श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक कॉलम अलग करें
पहचानकर्ता और टार्गेट वैरिएबल के नामों को सूचियों में अलग करें
custid = ['customerID']
target = ['Churn']
श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक कॉलम नामों को सूचियों में अलग करें
categorical = telco_raw.nunique()[telcom.nunique()<10].keys().tolist()categorical.remove(target[0])numerical = [col for col in telco_raw.columns if col not in custid+target+categorical]
वन-हॉट एनकोडिंग
यह एक सामान्य श्रेणीबद्ध डेटा टाइप का कॉलम है
| Color |
|---|
| Red |
| White |
| Blue |
| Red |
वन-हॉट एनकोडिंग का परिणाम
वन-हॉट एनकोडिंग से बदलने पर यह ऐसा दिखता है।
| Color | Red | White | Blue | |
|---|---|---|---|---|
| Red | ----------> | 1 | 0 | 0 |
| White | ----------> | 0 | 1 | 0 |
| Blue | ----------> | 0 | 0 | 1 |
| Red | ----------> | 1 | 0 | 0 |
श्रेणीबद्ध वैरिएबल की वन-हॉट एनकोडिंग
श्रेणीबद्ध वैरिएबल पर वन-हॉट एनकोडिंग
telco_raw = pd.get_dummies(data=telco_raw, columns=categorical, drop_first=True)
संख्यात्मक फीचर स्केल करना
# StandardScaler लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें from sklearn.preprocessing import StandardScaler# StandardScaler इंस्टेंस बनाएँ scaler = StandardScaler()# स्केलर को संख्यात्मक कॉलम पर फिट करें scaled_numerical = scaler.fit_transform(telco_raw[numerical])# एक DataFrame बनाएँ scaled_numerical = pd.DataFrame(scaled_numerical, columns=numerical)
सब कुछ साथ लाना
# बिना-स्केल किए संख्यात्मक कॉलम हटाएँ telco_raw = telco_raw.drop(columns=numerical, axis=1)# गैर-संख्यात्मक डेटा को स्केल किए संख्यात्मक डेटा से मर्ज करें telco = telco_raw.merge(right=scaled_numerical, how='left', left_index=True, right_index=True )
आइए डेटा प्री-प्रोसेसिंग का अभ्यास करें!
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
