Encoder des variables catégorielles
Encoder des caractéristiques catégorielles
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Rédigez du code Python utilisant scikit-learn pour encoder les colonnes catégorielles dans le DataFrame df. Utilisez l'encodage one-hot pour [COLONNES_A_FAIBLE_CARDINALITE], l'encodage cible pour [COLONNES_A_FORTE_CARDINALITE] et l'encodage ordinal pour [COLONNES_ORDONNEES]. Enveloppez le tout dans un ColumnTransformer pouvant être utilisé dans un Pipeline.
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Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
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- LéaIA
Utilise `OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')` pour gérer les catégories inédites, et spécifie l’ordre des catégories dans `OrdinalEncoder(categories=...)`. Pour le target encoding, veille à ne l’entraîner que sur le fold d’entraînement – l’intégrer dans un `Pipeline` avec `cross_val_score` évite les fuites de données.
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