把原数据集里面没有但是在新数据集遇到的新值放到一个类里面,再将类回传给LabelEncoder. 没有在训练集中出现的label,均视为"unknown"
时间: 2024-05-11 08:14:37 浏览: 14
以下是一个示例代码,用于将新数据集中的新值放到一个类中,并将其视为"unknown"。假设原数据集为`train_labels`,新数据集为`new_labels`,并且使用`LabelEncoder`进行编码。
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 将原数据集进行编码
le = LabelEncoder()
train_labels_enc = le.fit_transform(train_labels)
# 将新数据集进行编码,并将新值放到"unknown"类中
new_labels_enc = []
for label in new_labels:
if label not in le.classes_:
new_labels_enc.append(len(le.classes_))
else:
new_labels_enc.append(le.transform([label])[0])
# 将新值加入到编码器中
le.classes_ = np.append(le.classes_, "unknown")
# 将编码后的新数据集转换为原标签
new_labels_dec = le.inverse_transform(new_labels_enc)
```
在上述代码中,首先对原数据集进行编码,并使用编码器`le`将编码后的标签存储在`train_labels_enc`中。然后对新数据集进行编码,如果标签在原编码器的类别中,则使用`le.transform`进行编码,并将编码后的标签添加到`new_labels_enc`中。如果标签不在原编码器的类别中,则将其编码为"unknown"类别。然后将"unknown"类别添加到原编码器的类别中,并使用`le.inverse_transform`将编码后的新标签转换为原标签。
注意,如果新数据集中的新值过多,可能会导致类别过于稀疏,从而影响模型的性能。因此,需要根据具体情况权衡是否将新值放到一个类中。
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