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香港服务器Python中labelencoder函数怎么使用
2024/5/30 214次在美国服务器Python中，LabelEncoder函数是sklearn.preprocessing中的一个类，用于将类别型数据转换为数值型数据。LabelEncoder可以将类别型数据转换为0到n-1之间的整数，其中n表示类别的数量。
下面是LabelEncoder函数的基本使用方法：
导入LabelEncoder类：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
复制代码
创建LabelEncoder对象：
label_encoder = LabelEncoder()
复制代码
将类别型数据转换为数值型数据：
encoded_data = label_encoder.fit_transform(data)
复制代码
其中，data是包含类别型数据的数组或列表。
获取类别型数据对应的数值映射：
class_mapping = {index: label for index, label in enumerate(label_encoder.classes_)}
复制代码
通过以上步骤，你就可以使用LabelEncoder函数将类别型数据转换为数值型数据，并且获取类别型数据对应的数值映射。
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