来自sklearn的LabelBinarizer很慢可能有以下几个原因: 数据量过大:LabelBinarizer是用于将标签进行二进制编码的工具,如果数据量非常大,进行二进制编码的过程可能会比较耗时。在处理大规模数据时,可以考虑使用其他更高效的编码方式,如OneHotEncoder。 硬件性能限制:LabelBinarizer的运行速度也受到硬件性能的限制。如果使用...
通过sklearn 实现babel 编码,之后进行xgboost预测。 LabelEncoder() 更多编码操作可以参考:链接直通车 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.preprocessingimportLabelEncoder from sklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostasxgbimportpandasaspd defGitdataCate():df=pd.read_...
三、标签编码的实现方法 标签编码的实现相对简单,以下是一个简单的Python示例,使用sklearn.preprocessing库中的LabelEncoder类进行标签编码: from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 创建标签编码器 label_encoder = LabelEncoder() # 假设我们有一些分类标签 labels = ['cat', 'dog', 'bird', 'cat', 'b...
1、LabelEncoder 简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出: array([0,0,3,2,1]) 2、OneHotEncoder OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维:from sklearn.p...
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# Create a label encoder objectle = LabelEncoder()le_count = 0# Iterate through the columnsfor col in app_train: if app_train[col].dtype == 'object': # If 2 or fewer unique categories if le...
开始导入必要的库创建样本数据初始化Label Encoder使用Label Encoder转换数据查看编码后的结果结束 步骤详解 1. 导入必要的库 在开始之前,我们需要导入一些Python库,主要是pandas和sklearn。 # 导入pandas用于数据处理importpandasaspd# 导入LabelEncoder用于标签编码fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder ...
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0]) x = onehotencoder.fit_transform(x).toarray() 正如您在构造函数中看到的,我们指定哪个列必须是一个热编码,在这种情况下为[0]。然后我们用我们刚刚创建的onehotencoder对象拟合并转换数组'x'。就是...
3.2 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder实现独热编码 OneHotEncoder仅支持二维数组,每一行表示一个样本。 若输入的数组为n*m,其中m>1,则会分别对每一列属性单独编码,最后横向拼接后返回结果 fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnpenc=OneHotEncoder()city_arr=np.array(["suzhou","suzhou",...
One Hot Encoder 的 Python 代码也非常简单: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0]) x = onehotencoder.fit_transform(x).toarray() 正如您在构造函数中看到的,我们指定哪一列必须进行 One Hot Encoder,在本例中为 [0]。然后我们用我们...
One Hot Encoder 的 Python 代码也非常简单: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0]) x = onehotencoder.fit_transform(x).toarray() 正如您在构造函数中看到的,我们指定哪一列必须进行 One Hot Encoder,在本例中为 [0]。然后我们用我们...