python：sklearn 标签编码（LabelEncoder）

2024-05-29 14:29:17

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_45875105/article/details/107818766 python sklearn 编码(one-hot,标签编码)

https://www.cnblogs.com/sench/p/10134094.html sklearn.preprocessing.LabelEncoder的使用

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html 官方解释

1. 准备好数据，使用LabelEncoder对数据集进行编码

方法1：fit、transform

enc=preprocessing.LabelEncoder() #获取一个LabelEncoder
enc=enc.fit(['小猫','小狗','兔子']) #训练LabelEncoder
data=enc.transform(data) #使用训练好的LabelEncoder对原数据进行编码

方法2：fit_transform

enc=preprocessing.LabelEncoder() #获取一个LabelEncoder
data=enc.fit_transform(data)

代码示例：

from sklearn import preprocessingdata=['小猫','小猫','小狗','小狗','兔子','兔子']  #准备好数据#方法1：
enc=preprocessing.LabelEncoder()   #获取一个LabelEncoder
enc=enc.fit(['小猫','小狗','兔子'])  #训练LabelEncoder
data=enc.transform(data)       #使用训练好的LabelEncoder对原数据进行编码#方法2：
#enc=preprocessing.LabelEncoder()   #获取一个LabelEncoder
#data=enc.fit_transform(data) print(data)    #输出编码后的数据输出：[2 2 1 1 0 0]

根据结果可以看到， LabelEncoder将：小猫编码成2，小狗编码成2，兔子编码成0

2. 根据编码后的类别，反向推导出编码前对应的原始标签

方法：inverse_transform

#根据编码后的类别，反向推导出编码前对应的原始标签
print(enc.inverse_transform([0,1,2]))输出：['兔子' '小狗' '小猫']

根据输出结果可以看到，0对应兔子，1对应小狗，2对应小猫

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