ColumnTransformer cho dữ liệu số và hạng mục
Ghép các transformer thành schema feature ổn định cho dữ liệu mixed.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: StandardScaler, OneHotEncoder, DataFrame columns.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Ghép các transformer thành schema feature ổn định cho dữ liệu mixed.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 333 trong tầng Dữ liệu và tiền xử lý bằng thư viện. Bài dùng thư viện ColumnTransformer + StandardScaler + OneHotEncoder trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tạo ColumnTransformer: numeric dùng StandardScaler, categorical dùng one-hot ignore unknown; trả shape, tên feature và values.
def transform_mixed_data(df, numeric_columns, categorical_columns):Input
Input JSON gồm bảng dữ liệu dạng danh sách bản ghi (runner chuyển thành DataFrame), cùng hai danh sách tên cột numeric_columns và categorical_columns.
Output
Dictionary shape, feature_names, values; thứ tự numeric trước rồi categorical.
Ràng buộc
Chỉ xử lý cột được yêu cầu; giữ unknown category an toàn; tên feature lấy từ transformer.
Ví dụ
Giải thích
Tuổi và income được scale, city được one-hot; output có tên cột để deployment không mơ hồ.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.