https://sevillabk.github.io/encoding/
개어렵다
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
items = ['TV', '냉장고', '전자레인지', '컴퓨터', '선풍기', '선풍기', '믹서', '믹서']
le = LabelEncoder()
le.fit(items)
labels = le.transform(items)
print(labels)
[0 1 4 5 3 3 2 2]
labels = le.fit_transform(items)
print(labels)
[0 1 4 5 3 3 2 2]
'파이썬. 머신러닝 > sklearn' 카테고리의 다른 글
로지스틱 회귀 설명 영상 (0) | 2024.10.12 |
---|---|
분류 분석 모델링 (MinMaxScaler, LabelEncoder, train_test_split) (1) | 2024.10.12 |
train_test_split에서 stratify 역할 (0) | 2024.09.21 |
R2_score (0) | 2024.08.16 |
나도코딩_머신러닝 1 : 선형 회귀, 데이터 세트 분리 (0) | 2024.07.30 |