LabelEncoder和OneHotEncoder 在特征工程中的应用 ]]).toarray() enc.n_values_ is: [234] enc.feature_indices_ is: [0259] [[1.0.0.1.0.0.1.0...male和female,就用0和1表示,假如有3个不同的值,就用0,1,2表示。step2中transform操作就是转为数字表示形式。 但是转换成这样还不行,上面说过了,这样...
OneHotEncoder # coding:utf-8 from sklearn import preprocessing label_onehot = preprocessing.OneHotEncoder() # label_onehot.fit([[-1],[13],[456]]) # 错误 不可出负数 label_onehot.fit([[1], [13], [456]]) print label_onehot.transform([[1], [13], [12]]).toarray() # 无中...
>>> 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...
from sklearn.preprocessingimportLabelEncoder 包初始化 gle=LabelEncoder()建立映射 terminal_type=gle.fit_transform(data1[‘terminal_type’])映射后的对应值 terminal_type1={index:labelforindex,labelinenumerate(gle.classes_)}添加映射后的列 data1[‘terminal_type1’]=terminal_type 删除映射前对的列 data...
from sklearn.preprocessingimportLabelEncoder # sklearn中对于标签的处理可以是列表或者Series,所以这里不需要转换为矩阵 y=train_data.iloc[:,-1]le=LabelEncoder()# 实例化一个标签编码对象 le=le.fit(y)# 导入需要处理的标签 label=le.transform(y)# 获取编码后的数值分类标签 # 查看转换后的数值分类标签labe...
le.fit(labels)print'le.classes_', le.classes_forlabelinle.classes_:printlabel, le.transform([label])[0] joblib.dump(le,'data/label_encoder.h5') LabelEncoder的说明: 1classLabelEncoder(BaseEstimator, TransformerMixin):2"""Encode labels with value between 0 and n_classes-1.34Read more in the ...
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...
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], [...
对于StandardScaler和MinMaxScaler来说,空值NaN会被当做是缺失值,在fit的时候忽略,在transform的时候保持缺失NaN的状态显示。并且,尽管去量纲化过程不是具体的算法,但在fit接口中,依然只允许导入至少二维数组,一维数组导入会报错。通常来说,我们输入的X会是我们的特征矩阵,现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这...
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; ...