我正在嘗試使用 scikitlearn 的 OneHotEncoder 對數據進行預處理。顯然，我做錯了什么。這是我的示例程序：from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderfrom sklearn.compose import ColumnTransformercat = ['ok', 'ko', 'maybe', 'maybe']label_encoder = LabelEncoder()label_encoder.fit(cat)cat = label_encoder.transform(cat)# returns [2 0 1 1], which seams good.print(cat)ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [0])], remainder='passthrough')res = ct.fit_transform([cat])print(res)最后結果 ：[[1.0 0 1 1]]預期結果：類似于：[ [ 1 0 0 ] [ 0 0 1 ] [ 0 1 0 ] [ 0 1 0 ]]有人能指出我錯過了什么嗎？
1 回答
慕碼人2483693
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您可以考慮使用 numpy 和 MultiLabelBinarizer。
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
cat = np.array([['ok', 'ko', 'maybe', 'maybe']])
m = MultiLabelBinarizer()
print(m.fit_transform(cat.T))
如果你仍然想堅持你的解決方案。您只需要更新如下：
# because of it still a row, not a column
# res = ct.fit_transform([cat]) => remove this
# it should works
res = ct.fit_transform(np.array([cat]).T)
Out[2]:
array([[0., 0., 1.],
[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 1., 0.]])
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