它的基本用法包括创建 LabelEncoder 的实例、使用 fit 方法拟合标签数据、使用 transform 方法进行转换,以及使用 inverse_transform 方法将转换后的整数标签还原为原始标签。 2. 如何使用 LabelEncoder 的fit_transform 方法 fit_transform 方法是 fit 和transform 方法的组合。它首先使用 fit 方法拟合数据,然后立即使用 ...
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...
2. LabelEncoder的用法 在Sklearn中,使用LabelEncoder非常简单,只需要导入LabelEncoder类,然后调用fit_transform方法即可对目标变量进行编码。具体的步骤如下: ``` from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() encoded_labels = le.fit_transform(labels) ``` 其中,labels为待编码的目标变量,fit...
le=LabelEncoder()labels=['red','blue','green','yellow']encoded_labels=le.fit_transform(labels) 1. 2. 3. 在上面的代码中,我们创建了一个LabelEncoder的实例le,并将标签red、blue、green和yellow传递给fit_transform函数进行编码。fit_transform函数将返回编码后的数字标签,它们分别对应于输入标签的不同取值。
---代码传送门 --- ---数据传送门--- 一、预备知识 pandas、numpy基本用法有所了解 对什么是机器学习有简单的了解 二、具体实现步骤 第1步:导入库 import...= LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y) 第5步:拆分数据集为训练集合和测试集合 from sklearn.model_selection...NaN', stra...
最基本的用法: In: enc = preprocessing.OneHotEncoder() In: result = enc.fit_transform(MSSubClass_data.values.reshape(-1,1)) get_dummies get_dummies 是pandas中提供的方法 原理与OneHotEncoder基本一致 最基本的用法: In: all_df.MSSubClass = pd.get_dummies(all_df['MSSubClass'],prefix='MSSubC...
le.fit(data.category)# le = le.fit(data.category) also worksencoded = le.transform(data.category) print(encoded)# This method is preferredle =LabelEncoder() encoded = le.fit_transform(data.category) print(encoded)# We can assign this to a new columndata = data.assign(encoded=encoded) ...
df["gender"]=df[["gender"]].apply(LabelEncoder().fit_transform) print(df.head()) 代码的输出为: # 原始数据 gender age id 1000male23 1001female22 1002male69 # LabelEncoder转换之后 gender age id 1000123 1001022 1002169 但是,显然这种方式并不是十分合理。因为转换成数字之后,显然female对应的数字比...
数据X[:,1:3] = imputer.transform(X[:,1:3]) #将拟合好的数据,替换现在的数据 处理后的矩阵如下: 分类数据和处理虚拟编码 机器学习中,实际是上将各种数据输入方程...] =labelencoder_X.fit_transform(X[:,0]) #将国家转化为数字 #将矩阵的X的0列,转化数字 #这么做之后会有问题,012表示大小区分,但...