本文是本教程的第三部分，在本文中，我將構建不同的預測模型，並比較結果。 你可以先閱讀本教程的第一部分和第二部分，也可以在文末找到本文完整代碼的鏈接。 現在，讓我們來構建模型！
對數據幀進行子集化，並將分類變量轉換爲虛擬變量
爲了構建模型，我去掉了“ fav_grp ”一列，因爲我們在教程第二部分探索性數據分析中看到的那樣，有太多的團體，而 BTS 是占主導地位的團體。
df_model = df[['popl_by_co_yn', 'reason', 'yr_listened',
'gender_pref','daily_music_hr', 'watch_MV_yn', 'daily_MV_hr',
'obsessed_yn','news_medium', 'pursuit', 'time_cons_yn', 'life_chg',
'pos_eff','yr_merch_spent', 'money_src', 'concert_yn', 'crazy_ev', 'age','country',
'job', 'gender', 'num_gr_like', 'bts_vs_others']]
然後，我得到虛擬數據，將分類變量轉換爲迴歸模型的虛擬/指標變量。
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