使用Python将分类变量转换为数值变量

最新推荐文章于 2025-05-20 17:19:00 发布
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本文介绍了如何使用Python将分类变量转换为数值变量，包括Label Encoding、One-Hot Encoding和Binary Encoding三种方法，以适应机器学习算法的需求。通过示例代码展示了scikit-learn、pandas和category_encoders库的使用。

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使用Python将分类变量转换为数值变量

在进行数据分析时，经常会处理包含分类变量的数据集。然而，很多机器学习算法都只能接受数值型变量作为输入，因此我们需要将分类变量转换为数值变量。本文将介绍一些不同的编码技术，并提供对应的Python代码。

一、Label Encoding（标签编码）

Label Encoding是最基础的编码方法之一，它会将每个分类变量中的不同取值赋予一个唯一的整数编码。例如，在表示衣服大小的分类变量中，可以将“S”编码为0，“M”编码为1，“L”编码为2，以此类推。

下面是使用scikit-learn库实现Label Encoding的示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

size = ['S', 'M', 'L'
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