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對python 數(shù)據(jù)處理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder詳解

更新時間：2018年07月11日 09:08:31 作者：hiptonese

今天小編就為大家分享一篇對python 數(shù)據(jù)處理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

如下所示：

#簡單來說 LabelEncoder 是對不連續(xù)的數(shù)字或者文本進(jìn)行編號
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])
輸出： array([0,0,3,2,1])

#OneHotEncoder 用于將表示分類的數(shù)據(jù)擴維：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder()
ohe.fit([[1],[2],[3],[4]])
ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray()
輸出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]

以上這篇對python 數(shù)據(jù)處理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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