Ich habe Label meine Datei codiert, die etwa 100 verschiedene Strings enthält.Die Liste der zugeordneten Label-Codierungen in sklearn abrufen?
Also, gibt es eine Möglichkeit, wie ich eine Liste der Etiketten neben den ursprünglichen Zeichenfolgen erhalten kann.
Wie Beispiel:
apple --> 3
orange --> 4
pear --> 1
Aus der Dokumentation von sklearn.preprocessing.LabelEncoder:
classes_: array of shape (n_class,) Holds the label for each class.
ein dict von diesem Gebäude sollte trivial sein.
Als Faustregel gilt, dass eine Sklearn-Stufe typischerweise diese Art von Information in einem Mitglied mit einem Unterstrich endet (z. B. classes_ in diesem Fall).
Beispiel
from sklearn import preprocessing
>>> preprocessing.LabelEncoder().fit(['apply', 'banana']).classes_
array(['apply', 'banana'],
dtype='|S6')
Also, wenn dies ist der Code für die Codierung verwendet: 'labeled_df = String_df.apply (. LabelEncoder() fit_transform)' Aber tun 'print (labeled_df.classes_) 'gibt einen Fehler zurück, der besagt:' AttributeError: 'DataFrame' Objekt hat kein Attribut 'classes_'. Habe ich etwas falsch gemacht? – Dawny33
@ Dawny33 Ein Beispiel –
hinzugefügt BTW, Ihr Beispiel ist in der Tat falsch. Sie sollten die * Stufe * nach 'classes_' abfragen, nicht die Transformationsausgabe. In Ihrem Fall verwenden Sie ein temporäres Stage-Objekt ('LabelEncoder()'), so dass Sie kein Objekt abfragen müssen. –