LabelEncoder, OneHotEncoder

最新推荐文章于 2023-03-15 19:46:40 发布

彩云的笔记

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分类专栏： python 深度学习文章标签：机器学习 sklearn python

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本文介绍了一个使用LabelEncoder和OneHotEncoder进行数据预处理的例子。通过LabelEncoder将类别特征转化为数值特征，并利用OneHotEncoder实现独热编码，避免了特征间的大小比较引入偏差。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LabelEncoder, OneHotEncoder

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
import numpy as np
encoder_x=LabelEncoder()
x =  [[chr(i%3+ord('a')), i+1] for i in range(5) ]
x= np.array(x )
x[:,0]=encoder_x.fit_transform(x[:,0])
print('LabelEncoder\n',x)
onehotencoder = OneHotEncoder( )
x=onehotencoder.fit_transform(x[:,0].reshape(-1,1)).toarray()
print('OneHotEncoder\n',x)