对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解
更新时间：2018年07月11日 09:08:31 作者：hiptonese
今天小编就为大家分享一篇对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
如下所示：
#简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出： array([0,0,3,2,1]) #OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit([[1],[2],[3],[4]]) ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray() 输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]
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