OrdinalEncoder.fit_transform()
时间: 2024-05-31 20:14:12 浏览: 6
OrdinalEncoder是一种用于将分类变量转换为数字变量的转换器。fit_transform()方法结合了fit()和transform()两个方法,用于拟合数据并对数据进行转换。具体来说,fit_transform()方法会首先根据数据拟合一个OrdinalEncoder对象,然后使用该对象将数据转换为数字变量。这样,我们就可以将分类变量用于机器学习模型中,因为大多数模型只能处理数字变量。
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import pandas as pd data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv",index_col=0) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data.iloc[:,-1]=LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1]) from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder data_=data.copy() data_.iloc[:,1:-1] OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_
你想问的是,如何使用sklearn的OrdinalEncoder对数据集进行编码并获取编码后的类别列表,对吗?
以下是编码数据集并获取编码后的类别列表的代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv", index_col=0)
# 使用LabelEncoder对目标变量进行编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data.iloc[:, -1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:, -1])
data_ = data.copy()
# 使用OrdinalEncoder对特征变量进行编码
encoder = OrdinalEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data_.iloc[:, 1:-1])
# 获取编码后的类别列表
categories = encoder.categories_
print(categories)
```
这段代码首先使用pandas库的`read_csv`函数读取csv文件,并使用LabelEncoder对目标变量进行编码。然后,使用OrdinalEncoder对特征变量进行编码,并将编码后的数据保存在`encoded_data`中。最后,通过`encoder.categories_`获取特征变量的编码后的类别列表,并打印输出。
请确保文件路径正确,并且已经安装了所需的库。希望对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
set(est.fit_transform(x).ravel())
这段代码是使用 `fit_transform` 方法将输入数据 `x` 进行拟合和转换,并通过 `ravel` 方法将结果展平为一维数组,最后使用 `set` 函数得到转换后的唯一值的集合。
这里的 `est` 可能是一个机器学习模型或者转换器对象的实例,例如 `OrdinalEncoder` 或其他类似的对象。在这个示例中,它被假设为已经实例化并命名为 `est`。
注意,这段代码的目的是获取输入数据经过转换后的唯一值的集合。如果你需要更具体的帮助,请提供更多上下文或问题的详细说明。