Scikit LabelEncoder在我的Jupyter Notebook中显示了一些令人费解的行为，如：le2.fit(['zero', 'one'])打印['然后我试着le3.fit([&#
浏览 6提问于2019-11-17得票数 1
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我的老师解释说，为了防止数据泄漏，在列车测试拆分之后对分类变量进行编码是很重要的，并通过一个使用LabelEncoder (来自sklearn)的示例演示了这些变量，但是当我试图在另一个包含了列中超过1000个不同标签/对象(datatype: object)的数据文件上做同样的操作时，我遇到了一个问题：
为了解决这个问题，我在火车测试分裂之前进行了编码，这导致了过度使用.在使用LabelEncoder
浏览 1提问于2021-06-27得票数 1
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我是对列进行编码的标签，它将0分配给伦敦，1分配给巴黎，2分配给纽约。但是，当我为模型中的预测传递单个值时，我给出了城市名称New York，并将其赋值为0。如何保持不变，我希望如果纽约的值在训练阶段通过标签编码器分配2，那么它应该在预测时再次分配2。Codelabelencoder=LabelEncoder()
df[&
浏览 26提问于2021-05-09得票数 0
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我希望对它们进行排序，以便“low”变为0，“vhigh”变为3。我尝试使用预处理中的标签编码器：le = preprocessing.LabelEncoder()ar = le.transform(df[df["buying"] == 'low&
浏览 0提问于2018-03-07得票数 1
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我使用的是sklearn的；据说类标签可以是str类型。
当我使用绘制决策树时，我可以指定class_names，文档说它应该是“以升序排列的每个目标类的名称”。但是对于str类/标签呢？
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
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如何维护标签编码过程中的自然秩序
、、、、
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier print(labelEncoders[column].inverse_transform([0, 1, 2])) #['High', 'Low', 'Normal']
我对ML很陌生，我一直在读到，在将数据帧输入到模型之前，需要对分类特性进行编码，以及<e
浏览 2提问于2019-11-27得票数 0
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我首先从excel数据集中设置X并将其转换为矩阵值：所以我有两列X，我需要标记为encode (国家和性别)。我用标签对它们进行编码：labelencoder_X_1 = LabelEncoder()
X[:, 1] = labelencoder_X_1.fit
浏览 18提问于2020-03-01得票数 0
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我已经创建了一个混淆矩阵，它工作得很好，但它的原始数据似乎并没有像应该的那样与标签相关联。据我所知，这应该是以某种自动的方式进行的。在哪，我想知道？
浏览 32提问于2016-09-23得票数 0
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我正在编写一个使用ColumnTransformer和LabelEncoder对著名的泰坦尼克号数据集X进行预处理的示例。8.0500 malefrom sklearn.compose import ColumnTransformer transformers=[
("label-encode categorical", <em
浏览 0提问于2019-05-02得票数 16
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我通过在python 3中使用这段用于火车数据的代码编码了我的标签le = preprocessing.LabelEncoderdframe["scarf"] = le.fit_transform(dframe["scarf"]) 我试图使用以下代码对用户输入进行编码
浏览 0提问于2018-10-19得票数 0
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当标签编码号码LabelEncoder返回[0,0,1,2]，因为它对类进行排序from sklearn import preprocessingle.fit
浏览 0提问于2019-07-16得票数 3
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将值从标称改为数字
、、、
我希望将类标签的值从标称更改为数字。例如，如果一个类的值是{iris-setosa，iris-virginica，iris-versicolor}，我想使它们{0,1,2}，以便实例在类的值中标记为表单(0,0,1,2,0,1,1,2,0
浏览 0提问于2018-11-11得票数 0
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我有一个列有分类数据和一些nan值。我想填充nan值，而不是放弃它们。我真的不知道一开始该怎么做-编码还是指责？我首先尝试用LabelEncoder编码，然后用KNNImputer进行编码，但是它对我不起作用。最后，我希望使用OneHotEncoder以适当的形式获得值，并将它们作为ML模型的输入。import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import <em
浏览 5提问于2020-06-10得票数 0
很简单的问题：bikes_reg['month'] = bikes_reg['month'].astype('category')一般的经验法则是什么？每次使用分类变量时，是否都需要创建虚拟变量？
浏览 1提问于2017-08-25得票数 0
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xyz.com 1530568800 Samsung 6.00.01 0.72from sklearn.preprocessing import LabelEncoderlabelencoder_x_0 = LabelEncoder()编码数据是：
30&exchange=qwe&site=abc.com×tamp=1530568800&
浏览 0提问于2018-07-09得票数 -2
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我使用标签编码器将分类数据转换为数值。import pandas as pda = pd.DataFrame(['A','B','C',np.nan,'D','A'])le
浏览 8提问于2016-04-23得票数 36
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如何用多个类标签编码数据？
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, ['B']]from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder# encoded labels: array([0, 1, 2, 0, 3, 4, ... 5, 6, 1], dtype=int64)
我也尝试过OneHotEncoder，
浏览 0提问于2020-07-09得票数 0
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我想使用sklearn.preprocessing.LabelEncoder对元组列表进行标签编码，例如： [(4,5), (6, 7), (1, 1), (6, 7), ... ] 这样每个元组都有一个唯一的标签我如何操作我的初始结构，使其可以被正确编码(我假设这是唯一的解决方案，因为LabelEncoder是不可配置的)？
浏览 153提问于2021-04-20得票数 2
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我的问题是在将csv文件输入到神经网络之前对它们进行预处理。数据集：我想知道tflearn (或任何其他模块)中是否还有其他内置函数，可以用来修改类的值，
浏览 0提问于2018-05-02得票数 3
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[print(predictions[i], test.rating.iloc[i]) for i in range(0,10)]
我仍然是机器学习的新手，但根据我所了解的研究，我需要为嵌入层提供唯一值+
浏览 0提问于2019-08-29得票数 0
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