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NEW QUESTION: 1
Pythonで機械学習モデルを作成しています。 提供されたデータセットには、いくつかの数値列と1つのテキスト列が含まれています。 テキスト列は、製品のカテゴリを表します。 製品カテゴリは常に次のいずれかになります。
*自転車
* 車
* バン
*ボート
scikit-learn Pythonパッケージを使用して回帰モデルを構築しています。
scikit-learn Pythonパッケージと互換性があるようにテキストデータを変換する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

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Box 1: pandas as df
Pandas takes data (like a CSV or TSV file, or a SQL database) and creates a Python object with rows and columns called data frame that looks very similar to table in a statistical software (think Excel or SPSS for example.
Box 2: transpose[ProductCategoryMapping]
Reshape the data from the pandas Series to columns.
Reference:
https://datascienceplus.com/linear-regression-in-python/

NEW QUESTION: 2
DRAG DROP




Answer:
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NEW QUESTION: 3
Which statement is true about DPI?
A. Higher DPI requires more data, creating larger print jobs.
B. Higher DPI provides higher print quality
C. DPI is dependent on the imaging system that is used (laser or LED)
D. All network printers are limited to 600 x 600 DPI resolution
Answer: A