No exemplo dado mostra que nessa empresa agente considera a cor dos carros. Queria que o algoritmo utilize isso para a classificação já que sabemos que tem cores que vendem mais que outras, mas teria que criar um estimador para cada cor ? já que queremos que o programa entenda cada cor como um valor numérico tenho receio de ele interpretar o valor e nao como caracteristicas distintas.
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá, Pedro! Entendo sua preocupação em querer que o algoritmo de Machine Learning interprete corretamente as características categóricas, como a cor do carro, em seu modelo.
Você pode, por exemplo, transformar essas características categóricas em numéricas num processo conhecido como codificação (encoding). Uma das técnicas mais comuns para isso é o One-Hot Encoding.
No One-Hot Encoding, cada categoria única em uma característica categórica se torna uma nova coluna no seu conjunto de dados, e a presença de cada categoria é representada como um valor binário de 0 ou 1.
Por exemplo, se tivermos 3 cores de carros (Vermelho, Azul e Verde), após aplicar o One-Hot Encoding, teríamos algo assim:
| Cor_Vermelho | Cor_Azul | Cor_Verde |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 1 |
Nesse caso, um carro vermelho seria representado por (1,0,0), um azul por (0,1,0) e um verde por (0,0,1).
No Python, uma maneira fácil de fazer isso é usando a função get_dummies do pandas. Por exemplo:
import pandas as pd
# supondo que 'df' é o seu DataFrame e 'cor' é a coluna com a cor do carro
df = pd.get_dummies(df, columns=['cor'])
Espero ter ajudado e bons estudos!