【机器学习技巧】如何快速对离散型数据进行编码: LabelEncoder的使用方法

LabelEncoder作用

LabelEncoder可以将离散数据标准化，使其按照 0 到 n_classs-1 之间的值进行编码。可以用于转化标签数据，也可以转化特征数据。

LabelEncoder主要方法介绍

fit（y）安装标签编码器。

fit_transform（y）安装标签编码器并返回编码的标签。

inverse_transform（y）将标签转换回原始编码。

transform（y）将标签转换为归一化的编码。

LabelEncoder使用示例

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
1

# 初始化
le = LabelEncoder()
1
2

label_list = ["A", "B", "C", "A","B","B"]
le.fit_transform(label_list)
1
2

array([0, 1, 2, 0, 1, 1], dtype=int64)
1

# 查看所有分类类型
list(le.classes_)
1
2

['A', 'B', 'C']
1

# 查看类型对应的编码值
le.transform(["A", "B", "C"])
1
2

array([0, 1, 2], dtype=int64)
1