sklearn中的LabelEncoder和OneHotEncoder的区别

LabelEncoder和OneHotEncoder的区别

下面是一个使用 Python sci-kit 包中 LableEncoder 和 OneHotEncoder 的具体例子:

sklearn中的LabelEncoder和OneHotEncoder的区别

可以看出,LabelEncoder会将object类型的数据按顺序编码,如0,1,2,3。而OneHotEncoder会将数据变成OneHot编码

使用方法

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
encoder_x=LabelEncoder()
x[:,0]=encoder_x.fit_transform(x[:,0])
onehotencoder = onehotencoder(categorical_features = [0])
x=onehotencoder.fit_transform(x).toarray()
x=x[:,1:]
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