Scikit-Learn 中跨多列的標籤編碼
處理包含多列分類資料的資料集時,有必要對這些資料集時,有必要對這些資料集時,有必要對這些資料集進行編碼用於機器學習演算法的數位標籤。 Scikit-learn 為此提供了 LabelEncoder 類別。然而,直接將其應用於具有大量列(例如 50 列)的 DataFrame 可能會因輸入形狀不正確而導致錯誤。
為了克服這個挑戰,需要一種優雅的方法來同時在所有欄位上執行標籤編碼是:
作為一種替代方案,特別是對於scikit-learn 0.20 及更高版本,請考慮使用OneHotEncoder:
OneHotEncoder 本身支援字串輸入並產生one-hot 編碼向量.
或者,如果您需要控制不同列的LabelEncoder實例或只需要對列的子集進行編碼,則可以使用ColumnTransformer:
透過使用ColumnTransformer,您可以指定要編碼的列並維護單獨的LabelEncoder 實例,從而使資料準備具有更大的靈活性。
以上是如何在 Scikit-Learn 中跨多列執行標籤編碼?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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