sklearn.preprocessing.LabelEncoder

sklearn.preprocessing.LabelEncoder()：标准化标签，将标签值统一转换成range(标签值个数-1)范围内

以数字标签为例：

In [1]: from sklearn import preprocessing   ...: le = preprocessing.LabelEncoder()   ...: le.fit([1,2,2,6,3])   ...:Out[1]: LabelEncoder()

获取标签值

In [2]: le.classes_Out[2]: array([1, 2, 3, 6])

将标签值标准化

In [3]: le.transform([1,1,3,6,2])Out[3]: array([0, 0, 2, 3, 1], dtype=int64)

将标准化的标签值反转

In [4]: le.inverse_transform([0, 0, 2, 3, 1])Out[4]: array([1, 1, 3, 6, 2])

非数字型标签值标准化：

In [5]: from sklearn import preprocessing   ...: le =preprocessing.LabelEncoder()   ...: le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])   ...: print('标签个数:%s'% le.classes_)   ...: print('标签值标准化:%s' % le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]))   ...: print('标准化标签值反转:%s' % le.inverse_transform([2, 2, 1]))   ...:标签个数:['amsterdam' 'paris' 'tokyo']标签值标准化:[2 2 1]标准化标签值反转:['tokyo' 'tokyo' 'paris']