利用sklearn的LabelEncoder實現標準化標籤

阿新 • • 發佈：2019-01-11

sklearn.preprocessing.LabelEncoder()：標準化標籤，將標籤值統一轉換成range(標籤值個數-1)範圍內

# coding:utf-8
from sklearn import preprocessing

le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(["Japan", "china", "Japan", "Korea","china"])
print('標籤個數:%s' % le.classes_)
print('標籤值標準化:%s' % le.transform(["Japan", "china", "Japan", "Korea","china"]))
print('標準化標籤值反轉:%s' % le.inverse_transform([0, 2 ,0 ,1 ,2]))

# 標籤個數:['Japan' 'Korea' 'china']
# 標籤值標準化:[0 2 0 1 2]
# 標準化標籤值反轉:['Japan' 'china' 'Japan' 'Korea' 'china']

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