sklearn中的LabelEncoder和OneHotEncoder的区别
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LabelEncoder和OneHotEncoder的区别
下面是一个使用 Python sci-kit 包中 LableEncoder 和 OneHotEncoder 的具体例子：
可以看出，LabelEncoder会将object类型的数据按顺序编码，如0，1，2，3。而OneHotEncoder会将数据变成OneHot编码
使用方法
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
encoder_x=LabelEncoder()
x[:,0]=encoder_x.fit_transform(x[:,0])
onehotencoder = onehotencoder(categorical_features = [0])
x=onehotencoder.fit_transform(x).toarray()
x=x[:,1:]
以上是关于sklearn中的LabelEncoder和OneHotEncoder的区别的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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