excel数据输入模型前的转换

对于excel的数据输入神经网络前要进行数据类型转换，不然好像会有问题，如果能直接输入请指教。下面讲讲对excel数据的转换。
首先对原始数据进行解释一下：下图是部分训练数据，前20列是特征，第21列是标签，总共6000个数据：

读取文件：

train_data = pd.read_csv('/data/first_round_training_data.csv')

划分数据集和训练集：

## 导入数据划分函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train, train_data['Quality_label'])

数据的标签处理：

# 数据的标签处理
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
lb = LabelEncoder()
train_data["Quality_label"] = lb.fit_transform(train_data["Quality_label"])

之后的标签类型是数值型：

在转换成独热编码，以训练集为例，测试集同理：

import numpy as npy_train_list = np.zeros((len(y_train), 4))y_train_list[y_train==0,0]=1y_train_list[y_train==1,1]=1y_train_list[y_train==2,2]=1y_train_list[y_train==3,3]=1
print(y_train_list)

输出其实是个二维数组：

特征的处理
将特征转化为二维数组：

X_train_data = np.array(X_train)#np.ndarray()
print(X_train_data)

输出为：

这样转换后就可以直接输入模型了。

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