Scikit-learn入门

初识Scikit-learn

简介：

给所对应的值打上0到n_classes-1之间的值

属性：

classes_ : 保留对于任何一个类的标签

实例

import pandas as pdimport numpy as np # 导入所需要的扩展from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # fit方法对于数值型和非数值型都可以使用le= LabelEncoder().fit(['jim','mac','ipad','iphone','ipad']) # classes_ 前述介绍le.classes_ # transform 使用标准转化编码进行转换le.transform(['mac','mac','mac','mac','mac','mac','mac'])  # inverse_transform 转换到原始的编码le.inverse_transform([3, 3, 3, 3, 3,2,1])

下面是输出：

 1. array([3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64) 2. array([3, 3, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64) 3. array(['mac', 'mac', 'mac', 'mac', 'mac', 'jim', 'iphone'],dtype='|S6')