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Label Encoding of the Target Variable

Let's go straight to the main thing - label encoding implements everything the same as ordinal encoder, but:

Methods work with different data dimensions;
The order of the categories is not important for label encoding.

How to use this method in Python:


              1234567891011121314
            
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

# Simple categorical variable
fruits = pd.Series(['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana'])

# Create label encoder object
le = LabelEncoder()

# Fit and transform the categorical variable using label encoding
fruits_encoded = le.fit_transform(fruits)

# Print the encoded values
print(fruits_encoded)

Tâche

Swipe to start coding

Read the dataset 'salary_and_gender.csv' and encode the output column 'Gender' with label encoding.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 4

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Label Encoding of the Target Variable

Let's go straight to the main thing - label encoding implements everything the same as ordinal encoder, but:

Methods work with different data dimensions;
The order of the categories is not important for label encoding.

How to use this method in Python:


              1234567891011121314
            
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

# Simple categorical variable
fruits = pd.Series(['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana'])

# Create label encoder object
le = LabelEncoder()

# Fit and transform the categorical variable using label encoding
fruits_encoded = le.fit_transform(fruits)

# Print the encoded values
print(fruits_encoded)

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