le.fit_transform

`le.fit_transform`是sklearn中LabelEncoder类的一个方法，用于将标签(label)编码为数字编码。在机器学习中，有些算法需要输入数值型数据，而非文本型数据，因此需要将文本型标签进行编码。LabelEncoder类可以实现这个功能。`fit_transform`方法是LabelEncoder类中的一个函数，它将文本型标签转换为数字编码，并返回转换后的结果。在转换时，该函数会先使用`fit`方法对数据进行拟合，然后再使用`transform`方法将数据进行转换。`fit_transform`方法实际上是将`fit`和`transform`两个方法进行了合并，可以直接进行拟合和转换操作。例如，对于一个文本标签列表label_list，可以使用以下代码进行编码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()
label_encoded = le.fit_transform(label_list)

其中，LabelEncoder类首先会使用`fit`方法拟合label_list，得到标签的编码方式，然后使用`transform`方法将label_list转换为数字编码的label_encoded。上述代码中，`fit_transform`方法可以代替`fit`和`transform`方法，实现同样的功能。