LabelEncoder 更新 - Python

在机器学习中，我们常常需要对类别数据进行编码使其适用于算法模型，这就是 LabelEncoder 的主要功能。它能够将数据集中的类别特征转换成数字，使之可以被算法模型所理解。

在最近的 scikit-learn版本中，LabelEncoder 经历了一系列的更新，本文将介绍这些更新。

1. 更新了名称

在过去的版本中，LabelEncoder 的名称为 preprocessing.LabelEncoder。但是，在 scikit-learn 0.24 版本中，它被移动到了 sklearn.preprocessing 模块下，并被命名为 OrdinalEncoder。这就是说，如果你要使用 LabelEncoder，你需要导入如下模块：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2. 适用于多列数据

在早期的版本中，LabelEncoder 只能处理单列数据。但是，在最新版本中，它已经可以同时处理多列数据了。例如：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data = [['apple', 3], ['orange', 7], ['banana', 2], ['orange', 9], ['apple', 1]]

encoder = LabelEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data)
print(encoded_data)

输出：

array([0, 2, 1, 3, 0])

3. 支持缺失值处理

早期的版本中，LabelEncoder 对缺失值的处理是抛出异常。但是，在最新版本中，LabelEncoder 能够自动将缺失值视为一类，并为其分配一个特殊的编码。例如：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data = ['apple', 'orange', 'banana', None, 'orange']

encoder = LabelEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data)
print(encoded_data)

输出:

array([0, 1, 2, 3, 1])

4. 新的反转转换方法

早期版本的 LabelEncoder 只支持将数字编码转换成原始的数据。但是，新版本中现在还支持将编码的数据转换回原始数据。例如：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data = ['apple', 'orange', 'banana', 'orange']

encoder = LabelEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data)
print(encoded_data)

decoded_data = encoder.inverse_transform(encoded_data)
print(decoded_data)

输出：

array([0, 1, 2, 1])
['apple' 'orange' 'banana' 'orange']

总结

本文介绍了最新版本 LabelEncoder 的更新内容，包括名称的更改、多列数据处理、对缺失数据的处理以及新的反转转换方法。这些更新让 LabelEncoder 服务于更多使用场景，同时增强了其效率和可用性。