ML | Python中数据集的标签编码

在机器学习中，数据集中的标签或类别通常需要进行编码，以便在模型训练和预测过程中进行处理。Python提供了许多工具和库来进行数据集的标签编码。本文将介绍几种常用的方法和工具。

标签编码方法

1. 标签二进制化（Label Binarization）：将多分类标签（离散值）转换为二进制向量的形式。例如，将标签 ['apple', 'banana', 'orange'] 转换为二进制向量 [1, 0, 0]、[0, 1, 0] 或 [0, 0, 1]。

2. 标签独热编码（One-Hot Encoding）：创建一个新的二进制特征列，用于表示每个可能的标签值。例如，对于标签 ['apple', 'banana', 'orange']，创建三个新的特征列（'is_apple'、'is_banana' 和 'is_orange'），其中只有一个特征列的值为 1，其余为 0。

3. 标签序数化（Label Ordinal Encoding）：将离散标签值映射为整数，并按一定顺序进行排序。例如，将标签 ['low', 'medium', 'high'] 映射为整数 [0, 1, 2]。

Python工具和库

1. sklearn.preprocessing.LabelBinarizer：用于进行标签二进制化的工具。下面是使用该工具的示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

labels = ['apple', 'banana', 'orange']
binarizer = LabelBinarizer()
binarized_labels = binarizer.fit_transform(labels)

2. sklearn.preprocessing.OneHotEncoder：用于进行标签独热编码的工具。下面是使用该工具的示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

labels = ['apple', 'banana', 'orange']
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_labels = encoder.fit_transform(np.array(labels).reshape((-1, 1)))

3. pandas.get_dummies：用于进行标签独热编码的函数。下面是使用该函数的示例代码：

import pandas as pd

labels = ['apple', 'banana', 'orange']
encoded_labels = pd.get_dummies(labels)

4. sklearn.preprocessing.LabelEncoder：用于进行标签序数化的工具。下面是使用该工具的示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

labels = ['low', 'medium', 'high']
encoder = LabelEncoder()
encoded_labels = encoder.fit_transform(labels)

以上代码片段为使用Python中常用的工具和库进行数据集标签编码的示例。根据需求选择合适的编码方法和工具，以提高机器学习模型的准确性和性能。

参考链接：

• LabelBinarizer - sklearn.preprocessing
• OneHotEncoder - sklearn.preprocessing
• get_dummies - pandas
• LabelEncoder - sklearn.preprocessing