LabelEncoder与OneHotEncoder

简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()

le.fit([1,5,67,100])

le.transform([1,1,100,67,5])

输出： array([0,0,3,2,1])

OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

ohe = OneHotEncoder()

ohe.fit([[1],[2],[3],[4]])

ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray()

输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]

转自：http://blog.csdn.net/u012560212/article/details/53405338