机器学习类别/标称数据处理：目标编码 Python

机器学习类别/标称数据处理：目标编码 Python

在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，而标称数据的处理尤为重要。标称数据是指具有离散取值的特征，例如颜色、地区、类型等。目标编码是一种常用的处理标称数据的方法，它将标称特征转换为数值表示，以便机器学习算法能够处理。

在本文中，我们将使用Python来演示如何使用目标编码来处理标称数据。我们将使用一个示例数据集，并通过目标编码将其中的标称特征转换为数值特征。

首先，让我们导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

接下来，我们将加载示例数据集。假设我们有一个包含颜色和类别两个标称特征的数据集：

data = {
   
   '颜色'