對(duì)python 數(shù)據(jù)處理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder詳解
更新時(shí)間：2018年07月11日 09:08:31 作者：hiptonese
今天小編就為大家分享一篇對(duì)python 數(shù)據(jù)處理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如下所示：
#簡(jiǎn)單來說 LabelEncoder 是對(duì)不連續(xù)的數(shù)字或者文本進(jìn)行編號(hào) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 輸出： array([0,0,3,2,1]) #OneHotEncoder 用于將表示分類的數(shù)據(jù)擴(kuò)維： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit([[1],[2],[3],[4]]) ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray() 輸出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]
以上這篇對(duì)python 數(shù)據(jù)處理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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