sklearn：中使用labelEncoder【将类别型特征统一转化成0-len(类别性特征)范围的数字】

在传统机器学习中，对于类别型特征有许多encode方法：

其中，Label Encoder是最简单的一种encode方法，并在sklearn.preprocessing中有实现方法，目的是将类别型特征统一转化成0-len(类别性特征)范围的数字。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
lbe = LabelEncoder()

train = ["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]
test = ["tokyo", "tokyo", "paris"]
lbe.fit(train).transform(test)

array([2, 2, 1])

如何快速写一个sklearn LabelEncoder？_慕课手记

在sklearn中使用labelEncoder |