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python数据处理中LabelEncoder和OneHotEncoder知识点

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  • 作者:码农之家
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这篇文章主要知识点是关于python、LabelEncoder、OneHotEncoder、的内容,如果大家想对相关知识点有系统深入的学习,可以参阅以下电子书

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LabelEncoder和OneHotEncoder用法

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] ]

以上这篇对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

以上就是本次给大家分享的关于java的全部知识点内容总结,大家还可以在下方相关文章里找到相关文章进一步学习,感谢大家的阅读和支持。

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