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...
>>> 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"]...
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.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...
LabelEncoder() # 原始标签 labels = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana'] # 编码标签 encoded_labels = le.fit_transform(labels) print("Encoded labels:", encoded_labels) # 还原编码后的标签 decoded_labels = le.inverse_transform(encoded_labels) print("Decoded labels:", decoded_...
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...
LabelEncoder.fitfits公司LabelEncoder对象 语法\用法: LabelEncoder.fit(y) 参数说明: y : 一种字符、因子或数字的向量,也可以包括NA 示例\实例: # factor yy < - factor(c('a','d','e',NA),exclude=NULL)lenc < - LabelEncoder.fit(y)# new values are transformed to NAz < - transform(lenc...