Ejemplo de preprocesamiento de Scikit_Learn.LabelEncoder

Codifique las etiquetas de destino con un valor entre 0 y n_classes-1.

Este transformador debe usarse para codificar valores objetivo, es deciry, y no la entrada X.

Leer más en el Guía del usuario.

Nuevo en la versión 0.12.

Atributos

classes_ndarray of shape (n_classes,)

Sostiene la etiqueta de cada clase.

Ver también

OrdinalEncoder

Codifique características categóricas mediante un esquema de codificación ordinal.

OneHotEncoder

Codifique características categóricas como un número único array.

Ejemplos de

LabelEncoder se puede utilizar para normalizar etiquetas.

>>>from sklearn import preprocessing
>>> le = preprocessing.LabelEncoder()>>> le.fit([1,2,2,6])
LabelEncoder()>>> le.classes_
array([1,2,6])>>> le.transform([1,1,2,6])
array([0,0,1,2]...)>>> le.inverse_transform([0,0,1,2])
array([1,1,2,6])

También se puede utilizar para transformar etiquetas no numéricas (siempre que sean hash y comparables) en etiquetas numéricas.

>>> le = preprocessing.LabelEncoder()>>> le.fit(["paris","paris","tokyo","amsterdam"])
LabelEncoder()>>>list(le.classes_)['amsterdam','paris','tokyo']>>> le.transform(["tokyo","tokyo","paris"])
array([2,2,1]...)>>>list(le.inverse_transform([2,2,1]))['tokyo','tokyo','paris']

Métodos

fit(y)[source]

Coloque el codificador de etiquetas.

Parámetros

yarray-like of shape (n_samples,)

Valores objetivo.

Devoluciones

selfreturns an instance of self.

fit_transform(y)[source]

Coloque el codificador de etiquetas y devuelva las etiquetas codificadas.

Parámetros

yarray-like of shape (n_samples,)

Valores objetivo.

Devoluciones

yarray-like of shape (n_samples,)

get_params(deep=True)[source]

Obtenga parámetros para este estimador.

Parámetros

deepbool, default=True

Si es True, devolverá los parámetros para este estimador y los subobjetos contenidos que son estimadores.

Devoluciones

paramsdict

Nombres de parámetros asignados a sus valores.

inverse_transform(y)[source]

Transforma las etiquetas de nuevo a la codificación original.

Parámetros

yndarray of shape (n_samples,)

Valores objetivo.

Devoluciones

yndarray of shape (n_samples,)

set_params(**params)[source]

Establezca los parámetros de este estimador.

El método funciona tanto en estimadores simples como en objetos anidados (como Pipeline). Estos últimos tienen parámetros de la forma __ para que sea posible actualizar cada componente de un objeto anidado.

Parámetros

**paramsdict

Parámetros del estimador.

Devoluciones

selfestimator instance

Instancia de estimador.

transform(y)[source]

Transformar etiquetas a codificación normalizada.

Parámetros

yarray-like of shape (n_samples,)

Valores objetivo.

Devoluciones

yarray-like of shape (n_samples,)