문서 보기역링크PDF로 내보내기맨 위로 이 문서는 읽기 전용입니다. 원본을 볼 수는 있지만 바꿀 수는 없습니다. 문제가 있다고 생각하면 관리자에게 문의하세요. # Encoder <code py> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder oe = OneHotEncoder() oe_result = oe.fit_transform(train['workclass'].values.reshape(-1,1)).toarray() oe.get_feature_names(['workclass']) pd.DataFrame(data=oe_result, columns=oe.get_feature_names(['workclass'])) le = LabelEncoder() le.fit_transform(train['workclsss'].values.reshape(-1,1)) workclass_to_num = dict(zip(train['workclass'].unique(), range(0,10))) train['workclass'].map(workclass_to_num) </code> ### onehot 인코딩 일괄적으로 <code> dummied = pd.get_dummies(train) </code> open/encoder.txt 마지막으로 수정됨: 2020/11/17 11:23저자 127.0.0.1