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(guò)來(lái)看看吧

如下所示：

#簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō) 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(lèi)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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