我在分类应用程序中使用函数/方法。它运行良好。 #Import from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #Transform original values by encoded labels df_data = df_data.apply(LabelEncoder().fit_transform)但是,在文档“sklearn.preprocessing.LabelEncoder”中有:“这个转换器应该用于编码目标值,即 y,而不是输入...
使用LabelEncoder函数非常简单,只需要创建一个LabelEncoder对象,然后调用fit_transform方法即可对数据进行编码。 下面是LabelEncoder函数的基本用法示例: fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder# 创建LabelEncoder对象le=LabelEncoder()# 原始分类数据data=['cat','dog','cat','fish']# 对数据进行编码encoded_data=le.fi...
>>> le.inverse_transform([0, 0, 1, 2]) array([1, 1, 2, 6]) It can also be used to transform non-numerical labels (as long as they are hashable and comparable) to numerical labels. >>> le = preprocessing.LabelEncoder() >>> le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]...
>>> le.fit([1, 2, 2, 6]) LabelEncoder() >>> le.classes_ array([1, 2, 6]) >>> le.transform([1, 1, 2, 6]) array([0, 0, 1, 2]...) >>> le.inverse_transform([0, 0, 1, 2]) array([1, 1, 2, 6]) It can also be used to transform non-numerical labels (as...
2.定义一个函数 1.函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。 2.任何传入参数...
encoded_data = label_encoder.fit_transform(data) 复制代码 其中,data是包含类别型数据的数组或列表。 获取类别型数据对应的数值映射: class_mapping = {index: label for index, label in enumerate(label_encoder.classes_)} 复制代码 通过以上步骤,你就可以使用LabelEncoder函数将类别型数据转换为数值型数据,并...
LabelEncoder是Scikit-learn中的一个函数,它可以通过调用fit_transform()方法来完成标签编码的过程。 案例一,性别字符型取值的转换(重点案例) importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncodertitanic=pd.read_csv('https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv')le=LabelEn...
encoded_data = label_encoder.fit_transform(data) 复制代码 其中,data是包含类别型数据的数组或列表。 获取类别型数据对应的数值映射: class_mapping = {index: label for index, label in enumerate(label_encoder.classes_)} 复制代码 通过以上步骤,你就可以使用LabelEncoder函数将类别型数据转换为数值型数据,并且...
python中的应用程序函数LabelEncoder().fit_transform 我有一个关于LabelEncoder().fit_transform函数的理论问题。 我在一个分类应用程序中使用函数/方法。它工作得很好。#Import df_data = df_data.apply(LabelEncoder().fit_transf 浏览684提问于2020-04-28得票数 0 回答已采纳 ...
[x],self.label_encoder.fit_transform(y)))y=np.array(self.one_hot.fit_transform(y).toarray(),dtype=np.float32)X=np.array(X,dtype=np.float32)self.output_num_units=len(y[0])self.input_shape=(None,X.shape[1])self.output_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmaxreturnNeuralNet.fit(...