对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解
2019/7/15 0:31:48
本文主要是介绍对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
如下所示:
#简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出: array([0,0,3,2,1]) #OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit([[1],[2],[3],[4]]) ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray() 输出:[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]
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