LabelEncoder与OneHotEncoder

最新推荐文章于 2023-03-15 19:46:40 发布
转载 最新推荐文章于 2023-03-15 19:46:40 发布 · 674 阅读 · 0

本文介绍了LabelEncoder和OneHotEncoder的应用实例。LabelEncoder用于对类别数据进行编号转换，OneHotEncoder则用于将分类数据进行独热编码，扩展维度。通过具体示例展示了这两种编码器的工作原理及使用方法。

简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()

le.fit([1,5,67,100])

le.transform([1,1,100,67,5])

输出： array([0,0,3,2,1])

OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

ohe = OneHotEncoder()

ohe.fit([[1],[2],[3],[4]])

ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray()

输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]

转自：http://blog.youkuaiyun.com/u012560212/article/details/53405338

机器学习编码分类特征编码LabelEncoder与OneHotEncoder
12-20 981
LabelEncoder是用来对分类型特征值进行编码，即对不连续的数值或文本进行编码。其中包含以下常用方法：fit(y) ：fit可看做一本空字典，y可看作要塞到字典中的词。fit_transform(y)：相当于先进行fit再进行transform，即把y塞到字典中去以后再进行transform得到索引值。inverse_transform(y)：根据索引值y获得原始数据。transform(y) ：将y转变成索引值。
LabelEncoder 和 OneHotEncoder 辨析
code_new_life的博客
06-28 1万+
在特征工程工程中处理离散数据时候，需要将原来的数据转化成数字格式才能传入 模型，这时候需要用到两个编码函数 1 labelEncoder LabelEncoder 可以理解为一个打标签的机器 首先 通过 fit 列表 a 来得到所有标签的种类， a 中可以有重复的数据，这个种类也就是 a 中所有不同数据的 集合，可以通过 le.classes_ 来查看，并且会给定顺序，每个数据有对...
OneHotEncoder和LabelEncoder的区别
guigenyi的专栏
03-15 940
本文主要介绍OneHotEncoder和LabelEncoder的区别
数据处理中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder 总结对比
zbw328的博客
09-06 3584
    机器学习中会有连续特征和离散特征，拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1*x1+w2*x2，因为x1的取值太大了，所以x2基本起不了作用。所以，必须进行特征的归一化，每个特征都单独进行归一化。  对于连续性特征： Rescale bounded continu...
LabelEncoder()与OneHotEncoder()关系及区别汇总
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
04-09 1748
联系： LabelEncoder（）和OneHotEncoder（）都是Scikit-Learn的一个模块。都是用来处理数据集中的类别变量.【处理类别变量（categorical variable）python-sklearn实现 | 三种常用方法】,可用如下方法调用。 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.pr...
离散编码问题，LabelEncoder和OneHotEncoder
Never的博客
05-23 388
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]}) for i in data: try: data[i]=LabelEncoder().fit_transform(apply(int))#transform操作就是转为数字表示形式。 except:
OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码
weixin_30678821的博客
11-16 818
学习sklearn和kagggle时遇到的问题，什么是独热编码？为什么要用独热编码？什么情况下可以用独热编码？以及和其他几种编码方式的区别。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1*x1+w...
帮我解答LabelEncoder与OnehotEncoder的区别
最新发布
12-21
### LabelEncoder与OneHotEncoder的区别 #### 1. **编码方式** - **LabelEncoder**： 将离散类别转换为**整数标签**（0,1,2,...），每个类别对应唯一整数值。 示例：["苹果", "香蕉", "橙子"] → `[0, 1, 2]` ...
对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解
09-20
在这个过程中，LabelEncoder和OneHotEncoder是两种常用的编码工具，它们分别用于处理标签编码和独热编码的需求。 LabelEncoder是sklearn库中preprocessing模块的一个工具类，它的作用是将数据中的标签进行编码，...
labelencoder和onehotencoder
03-16
LabelEncoder和OneHotEncoder是机器学习中常用的编码技术。 LabelEncoder是将分类变量转换为数字标签的技术。例如，将颜色变量转换为数字标签，红色为1，绿色为2，蓝色为3等等。这种编码技术适用于有序分类变量。 ...
OneHot Encoder 和 Label Encoder
xusworld的专栏
06-29 685
为什么要独热编码？      正如上文所言，独热编码（哑变量 dummy variable）是因为大部分算法是基于向量空间中的度量来进行计算的，为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且到圆点是等距的。使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编...
Sklearn中LabelEncoder与OneHotEncoder
呵呵
11-10 4121
1. LabelEncoder() #简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) array([0,0,3,2,1]) 2. On
sklearn中的几种二值化编码函数：OneHotEncoder, LabelEncoder , LabelBinarizer
mike_jun的博客
07-19 5629
1.自定义一些简单的数据集 定义3个特征， age 和 salary 都是数值型， pet 是字符串型 #coding=gbk #几种sklearn 中的二值化编码函数， import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.preprocessi...
sklearn.preprocessing中LabelEncoder与OneHotEncoder
qq_28076755的博客
06-14 453
sklearn.preprocessing中LabelEncoder与OneHotEncoder
Python数据预处理中的LabelEncoder与OneHotEncoder
热门推荐
quintind的专栏
04-08 5万+
1、LabelEncoder LabelEncoder是用来对分类型特征值进行编码，即对不连续的数值或文本进行编码。其中包含以下常用方法： fit(y) ：fit可看做一本空字典，y可看作要塞到字典中的词。 fit_transform(y)：相当于先进行fit再进行transform，即把y塞到字典中去以后再进行transform得到索引值。 inverse_transform(y)：根...
独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码 区别 数据预处理：（机器学习） sklearn
优快云 精品推荐
02-11 4789
文章目录独热编码和 LabelEncoder标签编码1、介绍2、代码测试2.1 导入相关库2.2 读取数据2.3 查看缺失值2.4 利用中位数填补年龄2.5 删除Embarked的缺失行2.6 查看每个特征的类别2.7 对标签进行LabelEncoder编码2.8 利用pandas的哑变量处理2.9 对特征进行哑变量处理2.10 对特征进行独热编码2.11 、模型测试2.11.1 独热编码2.11.1 LabelEncoder编码 独热编码和 LabelEncoder标签编码 1、介绍 对于一些特征工程，
python三种编码OneHotEncoder,LabelEncoder,OrdinalEncoder对比
totobey的博客
04-09 6218
1.LabelEncoder # LabelEncoder：Encode target labels with value between 0 and n_classes-1 # This transformer should be used to encode target values *i.e.* `y`, and not the input `X`. #1.LabelEncoder用来给lable编码（而不是特征），编码后的值为 0 and n_classes-1 #2.如果transform的时
LabelEncoder & OneHotEncoder
csiao_Bing的博客
12-12 407
<摘自 http://biggyani.blogspot.com/2014/08/using-onehot-with-categorical.html> Using OneHot,LabelEncoder with categorical features/columns on a pandas dataframe, for feature selection and predicti...
机器学习Sklearn实战——决策树算法
Grateful_Dead424的博客
10-29 818
sklearn-str类型数据量化操作 OrdinalEncoder import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder,OneHotEncoder,LabelEncoder salary = pd.read_csv("/Users/zhucan/Desktop/salary.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值