python：sklearn 标签编码（LabelEncoder） |
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参考： https://blog.csdn.net/weixin_45875105/article/details/107818766 python sklearn 编码(one-hot,标签编码) https://www.cnblogs.com/sench/p/10134094.html sklearn.preprocessing.LabelEncoder的使用 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html 官方解释 1. 准备好数据，使用LabelEncoder对数据集进行编码 方法1：fit、transform enc=preprocessing.LabelEncoder() #获取一个LabelEncoder enc=enc.fit(['小猫','小狗','兔子']) #训练LabelEncoder data=enc.transform(data) #使用训练好的LabelEncoder对原数据进行编码 方法2：fit_transformenc=preprocessing.LabelEncoder() #获取一个LabelEncoder data=enc.fit_transform(data) 代码示例： from sklearn import preprocessing data=['小猫','小猫','小狗','小狗','兔子','兔子'] #准备好数据 #方法1： enc=preprocessing.LabelEncoder() #获取一个LabelEncoder enc=enc.fit(['小猫','小狗','兔子']) #训练LabelEncoder data=enc.transform(data) #使用训练好的LabelEncoder对原数据进行编码 #方法2： #enc=preprocessing.LabelEncoder() #获取一个LabelEncoder #data=enc.fit_transform(data) print(data) #输出编码后的数据 输出：[2 2 1 1 0 0]根据结果可以看到， LabelEncoder将：小猫编码成2，小狗编码成2，兔子编码成0 2. 根据编码后的类别，反向推导出编码前对应的原始标签 方法：inverse_transform #根据编码后的类别，反向推导出编码前对应的原始标签 print(enc.inverse_transform([0,1,2])) 输出：['兔子' '小狗' '小猫']根据输出结果可以看到，0对应兔子，1对应小狗，2对应小猫
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