>>> 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 long as they are hashable and comparable) to numerical labels. >>> le = preprocessing.L...
Holds the label for each class. Examples --- `LabelEncoder` can be used to normalize labels. >>> from sklearn import preprocessing >>> le = preprocessing.LabelEncoder() >>> le.fit([1, 2, 2, 6]) LabelEncoder() >>> le.classes_ array([1, 2, 6]) >>> le.transform([1, 1, 2...
本文介绍了如何使用 Pipeline 将 scikit-learn 中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder 进行组合，从而实现对分类特征进行转换。同时，还介绍了如何使用 Pipeline 将训练集中的参数重复应用到测试集中，以增加模型的鲁棒性。
'size']].values),columns=ohe.get_feature_names())test_df['class label']=le.transform(test_df...
transform:只进行转换,把数据转换成标准正态分布 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标准化后,用同样的标准化器去标准化test集 fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandas as pdimportnumpy as...
y= data.iloc[:,-1]#要输入的是标签,不是特征矩阵,所以允许一维le = LabelEncoder()#实例化le = le.fit(y)#导入数据label = le.transform(y)#transform接口调取结果le.classes_#属性.classes_查看标签中究竟有多少类别label#查看获取的结果labelle.fit_transform(y)#也可以直接fit_transform一步到位le.inverse...
X=self.scaler.fit_transform(X.astype(np.float32))y=self.label_encoder.fit_transform(y).astype(np.int32)dtrain=xgb.DMatrix(X,label=y.astype(np.float32))self.param['objective']=self.objself.clf=xgb.train(self.param,dtrain,self.num_round)defpredict(self,X):X=self.scaler.transform(X....
主要是两个升级,第一个是label encoder只能一次对一列做encoder比较麻烦,而OrdinalEncoder可以对多列同时做labelencoder;第二个是 会自动根据数据的排序进行label encoder,如果是数字就根据数字的大小顺序,如果是string 就根据 string的字母序进行label encoder; ...
from sklearn import preprocessing data = [[0, 1, 3]] encoder = preprocessing.OneHotEncoder().fit(data) encoder = encoder.transform(data).toarray() print(encoder) 1. 2. 3. 4. 5.结果: [[1. 1. 1.]] 1.from sklearn import preprocessing data = [[0, 0, 3], [1, 1, 0], [...
from sklearn.preprocessing import LabelEncoderlabel = ['male','female']int_label = LabelEncoder()label = int_label.fit_transform(label)>>>labelarray([1, 0]) OneHotEncoder 上面那种整数特征表示并不能在sklearn的估计器中直接使用,因为这样的连续输入,估计器会认为类别之间是有序的,但实际却是无序的...