在Scikit-learn中从序数编码中获取基数

在Scikit-learn中，可以使用OrdinalEncoder类来从序数编码中获取基数。序数编码是一种将分类变量映射为整数的方法，其中每个类别被赋予一个唯一的整数值。

要从序数编码中获取基数，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
import numpy as np

创建一个示例数据集，其中包含一列序数编码的特征：

data = np.array([['红'], ['绿'], ['蓝'], ['红'], ['绿'], ['红']])

创建一个OrdinalEncoder对象，并将数据集传递给fit_transform()方法：

encoder = OrdinalEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data)

获取基数（即类别的数量）：

cardinality = encoded_data.max() + 1

在这个例子中，基数为3，因为数据集中有3个不同的类别（红、绿、蓝）。

Scikit-learn中的OrdinalEncoder类可以用于将序数编码转换为整数值，并且可以应用于各种机器学习任务，如分类和回归。它的优势在于能够处理分类变量，并将其转换为可供机器学习算法使用的数值表示。

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