python類別數(shù)據(jù)數(shù)字化LabelEncoder?VS?OneHotEncoder區(qū)別
LabelEncoder 和 OneHotEncoder 是什么
- 在數(shù)據(jù)處理過程中，我們有時(shí)需要對(duì)不連續(xù)的數(shù)字或者文本進(jìn)行數(shù)字化處理。
- 在使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，用 encoder 來轉(zhuǎn)化 dummy variable（虛擬數(shù)據(jù)）非常簡(jiǎn)便，encoder 可以將數(shù)據(jù)集中的文本轉(zhuǎn)化成0或1的數(shù)值。
- LabelEncoder 和 OneHotEncoder 是 scikit-learn 包中的兩個(gè)功能，可以實(shí)現(xiàn)上述的轉(zhuǎn)化過程。
- sklearn.preprocessing.LabelEncoder
- sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
數(shù)據(jù)集中的類別數(shù)據(jù)
在使用回歸模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，所有的考察數(shù)據(jù)都是數(shù)值更容易得到好的結(jié)果。
因?yàn)榛貧w和機(jī)器學(xué)習(xí)都是基于數(shù)學(xué)函數(shù)方法的，所以當(dāng)我們要分析的數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)了類別數(shù)據(jù)(categorical data)，此時(shí)的數(shù)據(jù)是不理想的，因?yàn)槲覀儾荒苡脭?shù)學(xué)的方法處理它們。
例如，在處理男和女兩個(gè)性別數(shù)據(jù)時(shí)，我們用0和1將其代替，再進(jìn)行分析。
由于這種情況的出現(xiàn)，我們需要可以將文字?jǐn)?shù)字化的現(xiàn)成方法。
LabelEncoder 和 OneHotEncoder 的區(qū)別
具體代碼
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.cross_validation import train_test_split
# 讀取數(shù)據(jù)
data_df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/'
'breast-cancer-wisconsin/wdbc.data', header=None)
# 前面的數(shù)據(jù)是特征，最后一列是標(biāo)簽label
x, y = data_df.values[:, :-1], data_df.values[:, -1]
# 先實(shí)例化一個(gè)對(duì)象
encoder_x = LabelEncoder()
# 對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行類別數(shù)據(jù)數(shù)字化
y = encoder_x.fit_transform( y )
以上就是python 數(shù)據(jù)數(shù)字化的方法LabelEncoder VS OneHotEncoder區(qū)別的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于LabelEncoder VS OneHotEncoder的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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