11.sklearn.preprocessing.LabelEncoder的作用
sklearn.preprocessing.LabelEncoder()：標准化標簽，將標簽值統一轉換成range(標簽值個數-1)范圍內 例如 ...
原文：sklearn.preprocessing.LabelEncoder的使用
在訓練模型之前，我們通常都要對訓練數據進行一定的處理。將類別編號就是一種常用的處理方法，比如把類別 男 ， 女 編號為 和 。可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder處理這個問題。 作用 將n個類別編碼為 n 之間的整數 包含 和n 。 例子 假設我們要對性別數據進行編碼，則數據可以分為兩種情況：無NaN，有NaN。 首先導入要使用的包 無NaN 數據如下 使 ...
2018-12-17 22:00 0 7006 推薦指數：
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