Introdução
Neste projeto, você aprenderá como realizar a codificação one-hot (one-hot encoding) em dados de rótulos para uma tarefa de classificação de rótulo único (single-label classification). A codificação one-hot é uma técnica comum usada para transformar variáveis categóricas em um formato que pode ser utilizado por algoritmos de aprendizado de máquina.
🎯 Tarefas
Neste projeto, você aprenderá:
- Como entender o conceito de codificação one-hot e sua importância no aprendizado de máquina.
- Como implementar uma função para realizar a codificação one-hot em uma lista de rótulos de amostra.
- Como testar a função de codificação de rótulos com dados de amostra.
🏆 Conquistas
Após concluir este projeto, você será capaz de:
- Transformar rótulos categóricos em um formato numérico adequado para modelos de aprendizado de máquina.
- Entender a importância do pré-processamento de dados e da engenharia de atributos (feature engineering) no pipeline de aprendizado de máquina.
- Demonstrar habilidades práticas de codificação em Python para manipular e transformar dados para tarefas de aprendizado de máquina.
