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Data Preprocessing
course content

Contenuti del Corso

Data Preprocessing

Data Preprocessing

1. Brief Introduction
Data TypesData Processing MethodsDataset: Test and TrainingDeleting an "Extra" DataChanging the Data Type
2. Processing Quantitative Data
Data ScalingData Scaling vs Data NormalizationRemoving OutliersRemoving Missing ValuesData Augmentation: Synthetic Data
3. Processing Categorical Data
Methods for Encoding the Categorical DataOne-Hot EncodingOrdinal EncodingLabel Encoding of the Target VariableChallenge
4. Time Series Data Processing
Data Type ConversionData CleaningStationarityDenoisingTrain/Test Split & Cross ValidationChallenge
5. Feature Engineering
Technique IdeaRealizationFeature Extraction from TextFeature Extraction from ImagesFeature Extraction from Time SeriesChallenge
6. Moving on to Tasks
Challenge 1Challenge 2Challenge 3

book
Challenge 2

Compito

Swipe to start coding

So, now let's remember what we do with text data. You will be working with the 'reviews.csv' dataset, and your task will be to encode text data using the bag of words method.

  1. Create a CountVectorizer object to tokenize text
  2. Fit data to the tokenizer
  3. Print the vocabulary of the tokenizer
  4. Encode 'Text' column
  5. Print the results

Soluzione

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Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 6. Capitolo 2
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So, now let's remember what we do with text data. You will be working with the 'reviews.csv' dataset, and your task will be to encode text data using the bag of words method.

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  3. Print the vocabulary of the tokenizer
  4. Encode 'Text' column
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