标签编码是机器学习中最常用的技术之一。它用于将分类数据转换为数字形式。因此，数据可以拟合到模型中。
让我们了解为什么我们使用标签编码。想象一下，数据包含字符串 形式的基本列。但是，您无法将这些数据放入模型中，因为建模仅适用于数值数据，我们该怎么办？这是一种挽救生命的技术，当我们准备好数据进行拟合时，它会在预处理步骤中进行评估，这就是标签编码.
我们将使用scikit-learn库中的iris数据集来了解标签编码器的工作原理。确保您安装了以下库。
pandasscikit-learn
要安装为库，请运行以下命令：
$ python install -u pandas scikit-learn
现在打开 google colab notebook，开始编码和学习 label encoder。
让我们编码吧
首先导入以下库：
import pandas as pdfrom sklearn import preprocessing
导入iris数据集，并初始化以供使用：
from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
现在，我们需要选择我们想要的数据编码，我们将对鸢尾花的物种名称进行编码。
species = iris.target_namesprint(species)
输出：
array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<u10')
让我们实例化来自预处理的类labelencoder：
label_encoder = preprocessing.labelencoder()
现在，我们准备使用标签编码器来拟合数据：
label_encoder.fit(species)
你将输出类似这样的内容：
如果得到此输出，则说明您已成功拟合数据。但是，问题是如何找出分配给每个物种的值以及分配的顺序。
标签编码器适合数据的顺序存储在classes_属性中。编码从0开始到data_length-1.
label_encoder.classes_
输出：
array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<u10')
标签编码器会自动对数据进行排序，并从左侧开始编码。这里：
setosa -> 0versicolor -> 1virginica -> 2
现在，让我们测试一下拟合的数据。我们将改造山鸢尾品种。
label_encoder.transform(['setosa'])
输出：数组([0])
再说一次，如果你改造维吉尼亚币。
label_encoder.transform(['virginica'])
输出：数组([2])
您还可以输入物种列表，例如[“setosa”, “virginica”]
scikit learn 标签编码器文档 >>>
以上就是机器学习中的标签编码的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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