LabelEncoder未将字符串转换为数字(0,1,2)

LabelEncoder是一种常用的数据预处理技术，用于将字符串类型的标签转换为数字类型的编码。它可以将不同的字符串标签映射到不同的数字编码，从而方便机器学习算法的处理。

LabelEncoder的主要作用是将分类变量转换为数值变量，以便于机器学习算法的输入。它可以将字符串标签按照字母顺序或出现频率的顺序进行编码，也可以根据自定义的规则进行编码。编码后的数字可以代表不同的类别，通常从0开始递增。

LabelEncoder的优势在于简单易用，适用于处理分类变量。它可以将字符串标签转换为数字编码，使得机器学习算法能够处理这些标签数据。此外，LabelEncoder还可以保留原始标签的顺序信息，有助于一些算法的处理。

LabelEncoder的应用场景包括文本分类、情感分析、推荐系统等。在文本分类中，可以将文本标签转换为数字编码，以便于机器学习算法进行分类任务。在情感分析中，可以将情感标签转换为数字编码，以便于情感分析模型进行训练和预测。在推荐系统中，可以将用户兴趣标签转换为数字编码，以便于推荐算法进行个性化推荐。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据处理相关的产品，可以帮助用户进行数据预处理和模型训练。其中，腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习工具和算法，可以方便地进行数据预处理和模型训练。此外，腾讯云的数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）也提供了数据清洗、转换和分析的功能，可以满足不同场景下的数据处理需求。

总结起来，LabelEncoder是一种常用的数据预处理技术，用于将字符串类型的标签转换为数字类型的编码。它的优势在于简单易用，适用于处理分类变量。在机器学习和数据处理领域，LabelEncoder有着广泛的应用场景，并且腾讯云提供了相关的产品和服务来支持数据预处理和模型训练。

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基于方面的机器学习情感分析

machine-learning、svm、feature-extraction

我在机器学习方面很新。我已经用类别，方面，意见词和情感注释了数据。例如，对于下面的文本 “苹果真好吃” 我有分类->食物，方面->苹果，意见词->tasty和情感->积极的。我有类似这种格式的训练数据。如何使用这种训练集训练支持向量机分类器？如何提取n字元、词性和情感词等特征来训练分类器？您能否建议使用机器学习算法进行基于这方面的情感分析的开始步骤？

浏览 0提问于2015-01-11得票数 3

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在Python中创建决策树，数值变量和分类变量：“无法胁迫到系列”

python、pandas、machine-learning、scikit-learn、decision-tree

创建决策树和数据集有21列，是数字变量和分类变量的混合。使用sklearn，我知道它不支持分类变量。我使用标签编码将分类转换为数字，同时也分离数值变量。然后，我会认为我必须把这两个组相加在一起，这样我就可以分成测试和训练数据。但是，当我试图将这两个变量相加(最初是数值变量，并将分类变量转换为数字变量)时，我收到了一个ValueError。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarn

浏览 3提问于2022-02-05得票数 0

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在python中不进行编码的多类MultiOutput分类

python、scikit-learn、classification、categorical-data、one-hot-encoding

我正在做一个机器学习(数据挖掘)项目，我完成了数据探索和数据准备步骤，它是用python完成的！现在我要面对这个问题:我的数据集中有分类属性。经过研究，我发现对这类数据最合适的算法是一个决策树或一个随机forrest分类器！但我读过一些关于决策树和分类属性的类似问题，发现我使用的库(scikit-learn)不适用于分类属性。检查和，为了使其与分类一起工作，我需要将我的分类变量编码成数字变量，但我不想使用编码，因为我将根据答案松散属性的一些属性和一些信息，而且我的一些属性有超过100个不同的值。所以我想知道：有没有其他python库可以使用分类数据构建决策树而不进行任何编码？

浏览 0提问于2017-07-18得票数 1

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在范畴数据上使用Azure AutoML和XBoostClassifier时奇怪的算法选择

xgboost、azure-machine-learning-service

我有一个仅由范畴特征和范畴标签组成的数据模型。因此，当我在XGBoost中手动构建该模型时，我基本上会将这些特性转换为二进制列(使用LabelEncoder和OneHotEncoder)，并将标签转换为使用LabelEncoder的类。然后我将运行一个多标签分类 (multi:softmax)。我用我的数据集尝试过，最终得到了大约0.4的准确性(不幸的是，由于机密性，无法共享数据集) 现在，如果我在Azure AutoML中运行相同的数据集，那么在最好的实验中，我的精度将达到0.85左右。但真正有趣的是，AutoML使用了SparseNormalizer，XGBoostClassifier，

浏览 4提问于2020-07-02得票数 3

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是否可以使用word2vec模型对未标记的文本进行情感分析？

python-3.7、gensim、word2vec、sentiment-analysis

我有一些文本数据，我需要对其进行情感分类。我对这个数据没有正面或负面的标签(未加标签)。我想使用Gensim word2vec模型进行情感分类。有可能做到这一点吗？因为到目前为止我找不到任何能做到这一点的东西？每一篇博客和文章都在使用某种标记的数据集(例如imdb数据集)来训练和测试word2vec模型。没有人会更进一步地预测自己的未标记数据。有人能告诉我这种可能性(至少在理论上)吗？提前感谢！

浏览 5提问于2020-04-13得票数 5

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通过创建自己的标签进行监督学习

machine-learning

场景--我有没有标签的数据，但是我可以创建一个函数来根据行为给数据贴上标签并部署模型，这样我就不必一直给数据贴标签了。这算是机器学习吗？目标：基于高、中、低标签对大数据(数万亿行数据)进行容量峰值分类 data ：我拥有的数据包括以下属性:帐户、时间、日期、卷金额。方法创建一个名为“尖峰”的新特征列，并创建一个熊猫函数来识别大于5的尖峰。这是功能工程吗？接下来，我创建我的标签列，并将其分类为低、中或高峰值。接下来，我将训练一个机器学习分类器，并将其部署到大数据中标记具有类似模式的未来帐户。关于这个过程的想法？这种方法对机器学习是正确的吗？

浏览 1提问于2019-06-26得票数 0

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鸟类的视频分类

machine-learning、deep-learning、classification、preprocessing

我正在做一个项目，任务是对鸟类的视频进行分类，并对物种进行预测。我尝试使用机器学习模型，最初是为深入行动识别而设计的，并针对我的数据集进行了调整。数据集该数据集由9个不同的类组成，其中包含约3 000个带有标签的视频： Bj rktrast(菲尔德费) Koltrast (黑鸟) N cka (Nuthatch) 皮尔芬克(麻雀树) 毛里求斯(老鼠) Bl mes(蓝山雀) R dhake (Robin) 凯特(猫) Inget objekt (无对象) 下面是一个样本数据集的视频，它包含了我的深度学习模型应该能够预测的不同类： 📷 方法目前，我已经为时态段网络使用了这个代码库来训练我的

浏览 0提问于2018-04-14得票数 3

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SkLearn -为什么LabelEncoder().fit只训练数据

python、machine-learning、scikit-learn、categorical-data

我可能遗漏了一些东西，但经过相当长一段时间(一些资深数据科学家)的建议，只对数据进行培训，而不是对数据进行测试，然后我开始思考为什么这真的是必要的。具体来说，在SkLearn，如果我只想培训数据，那么有两种不同的场景：测试集有一些与训练集相关的新标签。例如，测试集只有标签['USA', 'UK']，而测试集有标签['USA', 'UK', 'France']。然后，正如其他地方(例如)所报告的那样，如果您试图根据这个LabelEncoder()转换测试集，就会得到一个错误，因为它恰好遇到了一个新的标签。

浏览 0提问于2018-09-11得票数 2

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对整个输入进行ML/DL预测，而不是逐行预测

tensorflow、machine-learning、keras、neural-network、multiclass-classification

我有一个测量各种特征的传感器的表格数据。当传感器处于“关闭”状态时，它将报告0作为值。为了进行分类，我正在训练一些机器学习模型kNN、XGBoost和NN。这是我面临的问题:我可以逐行训练和预测；然而，将范围分类为整体比逐行分类更好。另一个问题是范围的大小可能会有所不同。有关一个非常基本的示例，请参阅此图说明范围。 ? 我有一个基本的Keras模型： model = Sequential() model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(100, activation='relu')) m

浏览 26提问于2020-12-08得票数 0

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情感分析训练数据

linear-regression、svm、sentiment-analysis

我正在对最近埃隆·马斯克收购Twitter的推文进行情绪分析。我有一个10,000个推特的语料库，我想使用机器学习方法，使用模型，如支持向量机和线性回归。我的问题是，当我想要训练模型时，我是否需要用正负两类手工标记收集到的10,000条推文中的很大一部分，才能正确地训练模型，或者我是否可以使用一些与此主题无关的其他tweet数据集来训练该模型以进行情感分析？谢谢你的回答！

浏览 0提问于2022-05-07得票数 0

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气象数据分类问题的设计

machine-learning、data-modeling、classification、regression

在一般的2类或多类分类问题中，我们可以使用任何著名的机器学习算法，如朴素贝叶斯或支持向量机来训练和测试模型。我的问题是，我得到了天气数据，标签变量的格式是"20 %雨，80 %干“或"30%多云，70%雨”等等。我应该如何处理这个问题？我是否需要以某种方式将问题转化为倒退呢？在这种情况下，如果数据中有三个标签(雨、干、云)，那么将百分比信息转换为连续值的正确方法是什么？谢谢您的时间。

浏览 2提问于2011-02-20得票数 1

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如何使用本体进行文本分类？

classification、text-classification、knowledge-graph

我是机器学习的新手，我想使用本体(分类法/知识图)和监督学习方法(我有一个带注释的训练数据集)对句子进行分类。我的问题是如何使用本体论来完成这个任务？下列方法正确吗？我将首先执行标记化、词干和停止字删除(预处理)。然后，我将搜索本体中的每个术语，在找到它们之后，将它们的相关层次结构添加到每个文档的数组或向量中。然后，我将训练这些向量上的分类器(监督)。请让我知道这个方法是正确的，或如果有步骤，我在这里遗漏了。谢谢！:)

浏览 0提问于2020-05-28得票数 2

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哪一种机器学习模型最适合于数值和分类数据的结合？

machine-learning、python、keras、machine-learning-model、matlab

我想开发一个ML模型，允许我的公司根据各种参数，比如业绩、缺勤率、地点、年龄、团队经理等，来突出那些有离开企业风险的员工。我们有一个相当多样化的数据库，里面有已经离开公司的人，每个输入的价值都可以用来训练模型。输出是一个简单的1或0:基于所有的输入，一个人要么处于‘风险’，要么‘不处于离开的风险’，而没有立即要求任何风险程度的指示。我有点像个ML新手，但在研究了各种类型的ML模型之后，我找不到任何与数据集训练模型相关的具体信息，在这些数据集中，有数字和分类数据的组合。我看过使用k-NN和支持向量机模型的类似模型需求的例子，但对于如何处理这一任务，我找不到明确的说明。值得注意的是，我在pyth

浏览 0提问于2021-10-11得票数 -1

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基于树的标签编码器和热编码器分类器

machine-learning、python、scikit-learn、random-forest、decision-trees

我正在使用基于树的分类器在scikit-学习决策树和随机森林中，作为数据分类用例，并且特征集是分类(多数)和数字特征的混合。科学工具包-学习决策树/随机森林只能处理数值，所以我使用了LabelEncoder和OneHotEncoder的框架来将分类特性转换为数值特性。通过比较每一种性能指标(这是相似的)，LabelEncoded数据在处理时间、资源消耗和最终精度统计方面表现得稍微好一些。那么，我的问题是，在这里使用LabelEncoder有什么根本问题吗？许多在线帖子建议它不建议使用LabelEncoder转换分类特性，因为它强制命令为非序数特性。即使是这样，它会以任何方式影响这些基于树的模

浏览 0提问于2021-12-13得票数 0

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如何使用OneHotEncoder和LabelEncoder对未见数据进行预处理，以便匹配火车组？

python、scikit-learn

我编写了一个分类器，并使用LabelEncoder (LE)和OneHotEncoder (OHE)进行了数据预处理(这是分类数据)，它在训练和测试数据方面非常有效。现在，我想对新的数据进行预测。我的问题是:我如何转换与训练数据相同风格的LE和OHE的新数据(没有更好的词)？到目前为止我的代码是： labelencoder_X = LabelEncoder() X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0]) X[:, 1] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 1]) onehotencoder = OneHo

浏览 4提问于2017-08-07得票数 0

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将字符串编码为数字，以便在scikit中使用它-学习

encoding、machine-learning、scikit-learn、random-forest

我的数据由50列组成，其中大多数是字符串。我有一个单一的多类变量，我必须预测。我尝试在scikit中使用LabelEncoder --学习将特性(而不是类)转换成整数，并将它们作为输入输入到我正在使用的RandomForest模型中。我正在使用RandomForest进行分类。现在，当新的测试数据(新数据流)出现时，对于每一列，我如何知道每个字符串的标签是什么，因为现在使用LabelEncoder将给我一个独立于我以前生成的标签的新标签。我做错了吗？还有什么是我应该使用的一致编码吗？

浏览 5提问于2015-06-16得票数 7

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用TensorFlow 2.0建立的深神经网络模型大数据预处理的解决方案

tensorflow、neural-network、bigdata、data-processing、feature-engineering

目前，我正在使用Python、Numpy、熊猫、scikit--学习数据预处理(LabelEncoder、MinMaxScaler、等)，然后将处理后的数据输入到用Tensorflow 2.0构建的DNN模型中。这个输入管道满足我的需要时，数据是足够小，以适应个人电脑的RAM。现在我有一些大数据集，超过10 Now，有些更大。我还计划在生产环境中部署模型，这意味着每天都会有新的数据出现。对于DNN模型训练，采用了tensorflow 2.0分布式策略。但对于数据预处理，显然我不能使用熊猫，科学猫学习在大型数据集与一台电脑。在我看来，我需要使用一个for -循环，在这个循环中，我反复获取一小部

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在sklearn中返回标签及其编码值

python、machine-learning、scikit-learn、one-hot-encoding

我在一个机器学习项目中使用LabelEncoder和来自sklearn的OneHotEncoder来对数据集中的标签(国家名称)进行编码。一切都很好，我的模型运行得很完美。该项目是根据一些特征(数据)，包括客户的国家，对银行客户是否会继续或离开银行进行分类。当我想预测(分类)一个新客户(只有一个)时，我的问题就出现了。新客户的数据仍未进行预处理(即未编码国家名称)。如下所示： new_customer = np.array([['France', 600, 'Male', 40, 3, 60000, 2, 1,1, 50000]]) 在我学习机器学习的在线课程

浏览 1提问于2018-02-22得票数 3

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如何用已经出现的标签或新标签的新图像重新训练多标签图像分类的机器学习模型？

machine-learning、multilabel-classification、pre-trained-model、image-classification

让我们考虑一下，我们有几张3种不同动物的图片，比如一只狗，一只猫和一匹马。然后，我们使用这3个标签使用机器学习来训练我们的图像分类模型。目前，我们正在使用该ML模型对动物图像进行分类。现在，每当我们有一些猫、马以及新动物老虎和狮子的新图像时，我们希望将这些新图像添加到我们的ML模型中，并将新动物图像添加到新标签类别中，并使用更新后的ML模型进行图像分类。因此，在当前的场景中，我们有5类动物图像。那么，如何最优地重新训练这种ML模型呢？在这种情况下，哪些技术、框架或平台最适合使用？

浏览 44提问于2020-11-20得票数 1

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