label_binarize是一个将标签二值化的函数,它的参数解释如下: * y:一个整数标签或多标签数据的序列,需要被编码。 * classes:一个形状为[n_classes]的数组,唯一地保存每个类的标签。 * neg_label:一个整数,表示负标签必须被编码成的值,默认为0。 * pos_label:一个整数,表示正标签必须被编码成的值,默认为1...
>>> from sklearn.preprocessing import label_binarize >>> label_binarize([1, 6], classes=[1, 2, 4, 6]) array([[1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1]]) 类排序被保留: >>> label_binarize([1, 6], classes=[1, 6, 4, 2]) array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]]) 二进制...
LabelBinarizer是一种用于解决二分类标签问题的工具。它可以将标签数据转换为二进制形式,使得每个标签都对应一个独立的二进制向量。 使用LabelBinarizer解决2个标签问题的步骤如下: 导入LabelBinarizer类: 代码语言:txt 复制 from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer 创建LabelBinarizer对象: 代码语言:txt 复制 ...
使用LabelEncoder会以为两个相近的数字比两个较远的数字更为相似一些,为了解决这个问题,使用独热编码,即OneHot编码,得到的输出结果默认是稀疏矩阵,可以使用toarray()方法完成转换。 label_binarize fromsklearn.preprocessingimportlabel_binarize label_binarize(y,classes,neg_label=0,pos_label=1,sparse_output=False)...
assert_true(lb.multilabel_) assert_array_equal(expected, got) assert_equal([set(x)forxinlb.inverse_transform(got)], [set(x)forxininp]) 开发者ID:andywangpku,项目名称:scikit-learn,代码行数:30,代码来源:test_label.py 示例4: test_label_binarizer_iris ...
来自sklearn的LabelBinarizer很慢可能有以下几个原因: 1. 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...
写成label_binary(×××， classes=×××)就行，函数原型中的*号为接受任意长度的positional argument...
1. LabelBinarizer 来自 sklearn.preprocessing 的一个实用工具,将标签型数据转换为 0 或 1,对于二类以上的数据,转换为对应的 one...
标签二值化LabelBinarizer 对于标称型数据来说,preprocessing.LabelBinarizer是一个很好用的工具。比如可以把yes和no转化为0和1,或是把incident和normal转化为0和1。当然,对于两类以上的标签也是适用的。这里举一个简单的例子,说明将标签二值化以及其逆过程。
) encoder.fit(label_set) label_set = encoder.transform(label_set) label_set = label_set.astype(np.float32) return label_set以下是输入结果：print(binarize_labels(["是", "不", "是"]))print(binarize_labels(["A", "B", "C"]))print(binarize_labels([...