LabelEncoder

最新推荐文章于 2025-04-15 22:41:59 发布

_qz

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分类专栏：机器学习

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一、概述

在使用回归模型和机器学习模型时，所有考察数据都是数值更容易得到更好的结果。因为都是基于数学函数方法的，所以当数据集中出现类别数据时，此时数据是不理想的，不能用数学方法处理它们。例如处理性别属性时，将男和女两个性别数据用0和1进行代替。

二、代码

1. LabelEncoder

在这里插入图片描述


label_le = LabelEncoder()
data['salary'] = label_le.fit_transform(data['salary'])
#对数据集中的salary属性进行labelencoder

在这里插入图片描述

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Python之sklearn：LabelEncoder函数简介(编码与编码还原)、使用方法、具体案例(在数据缺失和test数据内存在新值(train数据未出现过)环境下的数据LE化)之详细攻略

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OrdinalEncoder和LabelEncoder

03-24

### OrdinalEncoder 和 LabelEncoder 的区别及使用场景 #### 定义与基本概念 LabelEncoder 是一种简单的标签编码工具，主要用于将分类变量中的字符串形式的类别转化为整数表示。它通常应用于单列数据，并假设各个类别的顺序无关紧要[^2]。相比之下，OrdinalEncoder 更适合多列数据的同时处理，并且可以显式指定每列的类别顺序。当类别具有天然的序关系时（例如低、中、高），OrdinalEncoder 能够更好地保留这种顺序信息[^3]。 --- #### 工作原理对比 - **LabelEncoder**: 将每个唯一的类别映射为一个整数值。例如，“苹果”→1，“香蕉”→2，“橙子”→3。此过程不考虑任何潜在的等级或次序关系。 - **OrdinalEncoder**: 同样将类别映射为整数，但它支持更复杂的操作，允许用户定义特定的排序规则。如果没有提供自定义排序，则默认按照字典序排列。例如，在某些情况下，“小”<“中”<“大”，可以通过设置参数来反映这一事实。 --- #### 使用场景分析 ##### LabelEncoder 的适用场合： - 当前仅有一列需要被转换成数字格式以便于后续算法理解时； - 类别间不存在明确优先级或者层次结构的情况下；示例代码如下所示： ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() data['category'] = le.fit_transform(data['category']) ``` ##### OrdinalEncoder 的适用场合： - 需要一次性对多个特征应用相同的编码策略； - 特定领域知识表明这些离散值确实存在某种意义上的大小比较意义的时候；下面给出一段关于如何利用 `sklearn` 库里的 `OrdinalEncoder` 进行实际编程的例子： ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder df = pd.DataFrame({ 'size': ['small', 'medium', 'large'], }) oe = OrdinalEncoder(categories=[['small', 'medium', 'large']]) transformed_data = oe.fit_transform(df[['size']]) print(transformed_data) ``` 上述程序片段展示了怎样通过预先设定好的列表告知系统哪些单词应该对应哪个编号从而实现有序化的目的。 --- #### 可能引发的问题及其解决办法尽管两者都能完成从文字到数字的变化任务，但如果错误选择了其中之一可能会带来意想不到的影响： - 如果采用 **LabelEncoder** 对拥有隐含秩序感的数据集实施转化的话，那么所得出来的结果很可能是随机分配而非遵循应有的规律性，进而误导模型训练方向； - 若运用 **OrdinalEncoder** 处理那些实际上并无先后之分的对象集合，则无形之中引入了虚假的相关性假象，最终损害预测精度。因此，在决定选用哪款工具之前务必先搞清楚手头资料的具体特性再做判断。 --- #### 总结说明总之，虽然二者都属于用来改变原始输入形态的技术手段之一，但由于设计理念上的不同决定了各自擅长应对的情形有所区分——前者偏向简单粗暴式的替换模式而后者更加注重细节把控以及灵活性展现[^3]。