想請問老師,fit與transform在LabelEncoder的作用是如何? 爬了一些文，還是不太清楚他們實際的觀念
2021/01/23 下午 04:55
EDA：欄位的資料類型介紹及處理
林鈺鈞
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le=LabelEncoder() le_count=0 for col in app_train: if app_train[col].dtype=="object": if len(list(app_train[col].unique()))<=2: le.fit_transform(app_train[col]) le.fit_transform(app_test[col]) le_count+=1 print('%d columns were label encoded.' % le_count)
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2021/01/23 下午 05:15Paul贊同數：1不贊同數：0留言數：1
訓練的時候我們fit 執行編碼的時候我們transfom 所以我們對test set是不做fit動作的，只對training set 做 這個fit/transform在ML的使用場合非常廣泛，意思都差不多
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2021/01/24 上午 00:33張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：1
嗨，你好
這是 scikit-learn 的典型用法： * fit：計算出 LabelEncoder 轉換的規則，只是找出規則而已 * transform：根據 fit 找出的規則，應用到資料上真正轉換
嗨，你好，我是維元，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的文章。如果對於內文有疑問都歡迎與我們進一步的交流，都可以追蹤我的 Facebook 或 技術部落格 ，也會不定時的舉辦分享活動，一起來玩玩吧 ヽ(●´∀`●)ﾉ