转换器OneHotEncoder可以接受两种类型的输入: ①用LabelEncoder编码好的一维数组 ② DataFrame 一、用LabelEncoder编码好的一维数组(元素为整数),重塑(用reshape(-1,1))成二维数组作为OneHotEncoder输入。 fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder OHE=OneHotEnco
需要将文本属性转换为数字属性,方便计算。 Scikit-Learn 为这个任务提供了一个转换器 LabelEncoder : >>> from sklearn.preprocessing import LabelEncoder >>> encoder = LabelEncoder() >>> housing_cat = housing["ocean_proximity"] #获取属性列 >>> housing_cat_encoded =encoder.fit_transform(housing_cat) ...
2 、对 df 的 class 数据进行编码 fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder class_le=LabelEncoder() y= class_le.fit_transform(df['class'].values) y 输出
2. 从sklearn 下的 preprocessing 中引入 LabelEncoder,再创建转换器起名 LE,不需要设置任何超参数。 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder LE = LabelEncoder() print( LE.fit(enc) ) print( LE.classes_ )
一、用LabelEncoder编码好的一维数组(元素为整数),重塑(用reshape(-1,1))成二维数组作为OneHotEncoder输入。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderOHE = OneHotEncodernum = LE.fit_transform( enc )print( num )OHE_y = OHE.fit_transform( num.reshape(-1,1) )OHE_y[2 0 1 2] ...
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder >>> encoder =LabelEncoder() housing_cat_encoded = encoder.fit_transform(housing_cat) (2) 多文本列转换。 housing_cat_encoded = housing_cat.factorize() (3)独热编码OneHotEncoder 列中有很多个值:’1H OCEAN' 'INLAND' 'ISLAND' 'NEAR BAY' 'NEAR OCEA...
可以使用原生 Python（数值映射）、Pandas（get_dummies() 函数和 map() 方法）以及从 scikit-learn 内部（OneHotEncoder()、OrdinalEncoder()、LabelBinarizer()、LabelEncoder() 执行此类特征编码） ， 等等。）。输入缺失数据 Scikit-learn 还支持缺失值的插补，这是构建机器学习模型之前数据预处理的重要组成部分。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 标签专用,将标签转换为数值的,用于y值的转换,只能输入标签。 import numpy as np data = np.array(['S', 'N', 'S', 'S', 'N', 'N', 'S']) # 方法一 le = LabelEncoder() res = le.fit(data) ...
importseabornassnsimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingtitanic=sns.load_dataset("titanic")forcolumnin['sex','class']:# print(titanic[column].shape)le=preprocessing.LabelEncoder()le.fit(titanic[column])titanic[column]=le.transform(titanic[column])titanic ...
LabelEncoder()函数用于将数据转换成连续的数值型变量。即对不连续的数字或者文本进行编号。 我们可以输入以下代码查看处理好的新数据: new_pumpkins.info() 图7 new_pumpkins数据组织结构 编辑 图8 new_pumpkins 编辑 查看数据及其结构,我们可以看到数据共有991个样本,按照颜色分类标签为0和1。 3.数据可视化 到目前...