sklearn labelencoder fit_transform 文心快码 在sklearn中,LabelEncoder 是一个用于将标签标准化的工具,它可以将标签值统一转换成从0开始的连续整数。这对于某些机器学习算法来说是非常必要的,因为许多算法要求输入数据是数值型的。下面我将详细解释 LabelEncoder 的作用、基本用法、fit_transform
另外,只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数,即有监督学习的算法fit(x,y)传两个参数。 无监督学习的算法是fit(x),即传一个参数,比如降维、特征提取、标准化。 在学习数据准备的时候遇到一个问题让我想了很久:就是from sklearn.preprocessing import LabelEncoder里面的这个fit_transfor...
le = preprocessing.LabelEncoder() le.fit([1, 3, 3, 7, 3, 1]) le.classes_ ''' output; array([1, 3, 7]) ''' #很容易发现它把我所给的序列进行了两个操作:第一个是把重复的去掉,第二个是升序 #我们再看看fit_transform输出啥 le.fit_transform([1, 3, 3, 7, 3, 1]) ''' output...
data_fit = LabelEncoder().fit(data_.iloc[:,-1]) data_label = data_fit.classes_ print(data_label) 查看原始数据,由于data_中的数据已经在第一步一步到位直接变成编码了,因此在data_中在inverse_transform也无法返回原始数据了,大家可以先fit一步,在transform一步,再看inverse_transform,才能看到原始数据。
17 result = scaler.fit_transform(data) #fit_transform一步导出结果 18 result 19 #当X中的特征数量非常多的时候,fit会报错并表示,数据量太大了我计算不了 20 #此时使用partial_fit作为训练接口 21 #scaler = scaler.partial_fit(data) 2、preprocessing.StandardScaler(x) ...
>>> 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...
1.首先,我们需要导入sklearn库中的LabelEncoder模块。可以通过以下代码实现: from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 2.然后,我们需要创建一个LabelEncoder对象,可以通过以下代码实现: le = LabelEncoder() 3.接下来,我们需要将待编码的类别型特征传递给LabelEncoder对象,并使用fit_transform()方法进行编码。具体代码...
在for循环中使用Sklearn时出现LabelEncoder错误 、、、 我正在使用spyder 2运行Python 3,当我尝试运行以下代码时:cv=train.dtypes.loc[train.dtypes=='object'].indexfor i in cv: test[i]=le.fit_transform 浏览6提问于2016-09-15得票数3 回答已采纳 1回答...
X_scaled=scaler.fit_transform(X)print(X_scaled) 2. MinMaxScaler 作用:将特征数据缩放到一个指定的范围(通常是0到1),或者也可以将每个特征的最大绝对值缩放到单位大小。 栗子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.preprocessingimportMinMaxScaler ...
可以看出,LabelEncoder会将object类型的数据按顺序编码,如0,1,2,3。而OneHotEncoder会将数据变成OneHot编码 使用方法 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder encoder_x=LabelEncoder()x[:,0]=encoder_x.fit_transform(x[:,0])onehotencoder = onehotencoder(categorical_features = [0])...