Scikit-Learn: extracción de características con DictVectorizer

Ejercicio de programación: Extracción de características

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Ejercicio de código 15 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Desarrolla un notebook en Python que utilice DictVectorizer de Scikit-Learn para transformar una lista de diccionarios con datos mixtos (categóricos y numéricos) en una matriz de características numéricas.

Contenido del ejercicio

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

Genera un dataset simulado como una lista de diccionarios. Cada diccionario debe incluir al menos dos claves: una variable categórica denominada "producto" (con valores como "Laptop", "Smartphone" y "Tablet") y una variable numérica denominada "precio".
Utiliza DictVectorizer de Scikit-Learn para transformar este dataset en una matriz de características numéricas.
Muestra en pantalla la matriz resultante y los nombres de las características extraídas, evidenciando cómo se ha codificado la variable categórica en formato one-hot.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Extracción de características" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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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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