如何在 Scikit-Learn 中有效地對多列進行標籤編碼？

Scikit-Learn 中跨多列的標籤編碼

標籤編碼是將分類資料轉換為數字特徵的常用技術。雖然可以為每個欄位建立單獨的 LabelEncoder 實例，但在多列需要標籤編碼的情況下，使用單一編碼器會更有效。

考慮具有許多字串標籤列的 DataFrame。要對整個DataFrame 進行標籤編碼，一個簡單的方法可能是將整個DataFrame 傳遞給LabelEncoder，如下所示：

但是，這種方法會導致以下錯誤：

要解決這個問題，一個解決方案是使用apply 函數將LabelEncoder 應用於DataFrame 中的每一列。此方法獨立地轉換每一列，允許對多列進行高效的一步編碼：

或者，在scikit-learn 0.20 及更高版本中，推薦的方法是使用OneHotEncoder：

OneHotEncoder 現在支援直接編碼字串輸入。

了解更多彈性，ColumnTransformer 可用於將標籤編碼套用至特定欄位或僅套用於列中的某些資料類型。

對於逆變換和轉換未來數據，可以使用 defaultdict 來保留每個列的標籤編碼器柱子。透過存取字典中的編碼器，可以使用原始 LabelEncoder 實例對資料進行解碼或編碼。

此外，像 Neuraxle 這樣的函式庫提供了 FlattenForEach 步驟，這有助於將相同的 LabelEncoder 應用到扁平化資料。

對於不同的列需要不同的 LabelEncoder 或僅應對列的子集進行編碼的情況，ColumnTransformer提供對選擇和編碼過程的精細控制。

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