Scikit Learn: codificación one-hot encoder

Descripción

Desarrolla un notebook en Python que utilice OneHotEncoder de Scikit-Learn junto con ColumnTransformer para convertir variables categóricas a numéricas, integrándolas en un pipeline.

Crea un archivo .ipynb desde cero que realice lo siguiente:

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Genera un dataset simulado usando pandas (por ejemplo, un DataFrame) que contenga al menos una variable categórica llamada "Color" con los valores "Rojo", "Verde" y "Azul", y una variable numérica llamada "Precio".
Utiliza ColumnTransformer de Scikit-Learn para aplicar OneHotEncoder (configurando drop='first') a la variable "Color" y dejar intacta la variable "Precio".
Muestra en pantalla tanto el dataset original como el dataset transformado, incluyendo los nombres de las nuevas columnas generadas por el OneHotEncoder.

Solución al ejercicio de programación en ScikitLearn

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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