我有一个由dataframe加载的数据集，其中类标签需要使用来自scikit-learn的LabelEncoder进行编码。label列是具有以下类的类标签列:[‘Standing’,‘Walking’,‘Running’,‘null’]为了执行标签编码，我尝试了以下但它不起作用。我该如何解决？fromsklearnimportpreprocessingimportpandasaspddf=pd.read_csv('dataset.csv',sep=',')df.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df['label']))
scikit-learn的快速SVM问题。当你训练一个SVM时，它类似于fromsklearnimportsvms=svm.SVC()s.fit(training_data,labels)有没有办法让labels成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为1和2。当我尝试只传递一个字符串列表时，我得到...ValueError:float()的无效文字:cat所以，看起来只是在labels中插入字符串会起作用。有什么想法吗？ 最佳答案 直接将字符串作为类传递是我的待办
scikit-learn的快速SVM问题。当你训练一个SVM时，它类似于fromsklearnimportsvms=svm.SVC()s.fit(training_data,labels)有没有办法让labels成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为1和2。当我尝试只传递一个字符串列表时，我得到...ValueError:float()的无效文字:cat所以，看起来只是在labels中插入字符串会起作用。有什么想法吗？ 最佳答案 直接将字符串作为类传递是我的待办
我手头的基本任务是a)读取一些制表符分隔的数据。b)做一些基本的预处理c)对于每个分类列，使用LabelEncoder创建一个映射。这有点像这样mapper={}#ConvertingCategoricalDataforxincategorical_list:mapper[x]=preprocessing.LabelEncoder()forxincategorical_list:df[x]=mapper[x].fit_transform(df.__getattr__(x))其中df是pandas数据框，categorical_list是需要转换的列标题列表。d)训练分类器并使用pick
我手头的基本任务是a)读取一些制表符分隔的数据。b)做一些基本的预处理c)对于每个分类列，使用LabelEncoder创建一个映射。这有点像这样mapper={}#ConvertingCategoricalDataforxincategorical_list:mapper[x]=preprocessing.LabelEncoder()forxincategorical_list:df[x]=mapper[x].fit_transform(df.__getattr__(x))其中df是pandas数据框，categorical_list是需要转换的列标题列表。d)训练分类器并使用pick
我正在将LabelEncoder应用于pandasDataFrame，dfFeat1Feat2Feat3Feat4Feat5AAAAEBBCCECDCCEDACDE我正在将标签编码器应用于这样的数据帧-fromsklearnimportpreprocessingle=preprocessing.LabelEncoder()intIndexed=df.apply(le.fit_transform)标签是这样映射的A=0B=1C=2D=3E=0我猜测E没有被赋予4的值，因为它没有出现在除Feat5.我希望E被赋予4的值-但不知道如何在DataFrame中执行此操作。
我想知道sklearnLabelEncoder与pandasget_dummies之间的区别。为什么会选择LabelEncoder而不是get_dummies。使用一个比另一个有什么优势？缺点？据我所知，如果我有A级ClassA=["Apple","Ball","Cat"]encoder=[1,2,3]和dummy=[001,010,100]我是不是理解错了？ 最佳答案 这些只是方便的功能，自然地属于这两个库分别倾向于做事的方式。第一个通过将事物更改为整数来“压缩”信息，第二个“扩展”允许(可能)更方便访问的维度。sklearn.p
如果sklearn.LabelEncoder已在训练集上拟合，如果在测试集上使用时遇到新值，它可能会中断。对此我能想出的唯一解决方案是将测试集中的所有新内容(即不属于任何现有类)映射到""，然后将相应的类显式添加到LabelEncoder之后:#trainandtestarepandas.DataFrame'sandciswhatevercolumnle=LabelEncoder()le.fit(train[c])test[c]=test[c].map(lambdas:''ifsnotinle.classes_elses)le.classes_=np.append(le.classes
我正在尝试使用scikit-learn的LabelEncoder对字符串标签的pandasDataFrame进行编码。由于数据框有很多(50+)列，我想避免为每一列创建一个LabelEncoder对象；我宁愿只拥有一个大的LabelEncoder对象，它可以在我的所有数据列中工作。将整个DataFrame放入LabelEncoder会产生以下错误。请记住，我在这里使用的是虚拟数据；实际上，我正在处理大约50列字符串标记的数据，因此需要一个不按名称引用任何列的解决方案。importpandasfromsklearnimportpreprocessingdf=pandas.DataFram
我正在尝试使用scikit-learn的LabelEncoder对字符串标签的pandasDataFrame进行编码。由于数据框有很多(50+)列，我想避免为每一列创建一个LabelEncoder对象；我宁愿只拥有一个大的LabelEncoder对象，它可以在我的所有数据列中工作。将整个DataFrame放入LabelEncoder会产生以下错误。请记住，我在这里使用的是虚拟数据；实际上，我正在处理大约50列字符串标记的数据，因此需要一个不按名称引用任何列的解决方案。importpandasfromsklearnimportpreprocessingdf=pandas.DataFram
