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python-机器学习-数据标签转化

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知识的领域是无限的,我们的学习也是无限期的。这篇文章主要讲述python-机器学习-数据标签转化相关的知识，希望能为你提供帮助。
目的：一般情况下，我们拿到的数据有自变量部分和因变量部分，而因变量部分有时候不是有数字形式表示，而是有字符串表示，比如身高的因变量为lowest，lower，low，high，higher，highest。
这是在进行机器学习模型训练时，需要将其转化为数字形式，共有以下两种操作可以实现。
【python-机器学习-数据标签转化】方法1： 利用pandas的Categorical方法的codes属性
方法2：利用sklearn包的preprocessing模块的LabelEncoder类
代码实现如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import sys, os, re
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

labels= ["LUSC", "LUAD", "Normal"] * 10
samples= np.random.randn(len(labels), 4)

data = https://www.songbingjia.com/android/pd.DataFrame(data = samples, columns = ["feature1", "feature2", "feature3", "feature4"])
data["label"] = labels
print("原始数据\\n", data.head())
y1 = pd.Categorical(data.label).codes # 方法1：
y2 = LabelEncoder().fit_transform(data.label)# 方法2：
print("pandas的Categorical方法的codes属性：\\n", y1)
print("sklearn.preprocessing的LabelEncoder类: \\n", y2)
data.label = y1 # data.label = y2
print("转换字符标签为数字标签后的数据：\\n", data.head())

Categorical





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