一、什么是标记编码和解码
在机器学习领域，我们需要对数据进行标记化处理。标记化是将文本或数据转换为有意义的标记或者数字的过程。在标记化过程中，我们将字符串或者文字标记转换为用于建立模型的数字编码。标记编码和解码是数据处理过程中必不可少的一部分。在 Python 中，用于标记编码和解码的常用工具是 LabelBinarizer。LabelBinarizer 是一个非常常用的转换器，在解决分类问题和神经网络的输入变量时非常有效。
二、LabelBinarizer的基本使用方法
LabelBinarizer 是 scikit-learn 中一个非常有用的类别标记工具，它可以将类别标签转换为二进制表示形式。其基本使用方法如下：
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer lb = LabelBinarizer() lb.fit_transform(['yes', 'no', 'no', 'yes'])
使用 fit_transform() 方法将类别标签 ‘yes’ 和 ‘no’ 转换为了二进制形式，这样就可以在算法中使用了。如果要使用实际的二进制输出，请调用 transform() 方法。
lb.transform(['no', 'yes'])
这将输出一个二进制矩阵。如果标签不仅仅局限于 ‘yes’ 和 ‘no’，那么需要用多标签 binarizer 来进行更多的标记编码。
三、LabelBinarizer 的用途
LabelBinarizer 不仅仅可以用于对分类结果进行编码，还可以将目标变量转换为数值向量表示，这对于一些分类问题比较有用。 LabelBinarizer 还有一个非常有用的功能，即逆变换。逆变换可以将二进制形式的标签转换回原来的类别标签。示例如下：
y_train = ['yes', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'no', 'yes'] from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer lb = LabelBinarizer() # 将标签转换为二进制 y_train_binary = lb.fit_transform(y_train) print(y_train_binary) # 将二进制标签转回原标签 lb.inverse_transform(y_train_binary)
通过上述代码，可以看到如何利用逆变换将二进制标签转换为原标签。这对于将预测结果从二进制形式转换为原始标签形式而言非常有用，因为它能够使结果更易读。
四、使用自定义二进制向量
在某些情况下，我们需要自定义二进制向量。LabelBinarizer 通过传递一个二维数组作为参数来实现这一点。下面的示例说明如何将标签 ‘yes’ 和 ‘no’ 转换为一个长度为 3 的二进制向量。
lb = LabelBinarizer(neg_label=-1, pos_label=2, sparse_output=True) lb.fit_transform(['yes', 'no', 'no', 'yes'])
这个方法不仅仅让我们拓展了标签域，一些算法对于标签的数量是非常敏感的，在这类算法中使用 LabelBinarizer 的方法拓展标签域通常也很有效。
五、小结
LabelBinarizer 是在标记编码和解码过程中的实用工具。它可以将类别标签转换为二进制形式，在分类问题和神经网络的输入变量中非常有效。LabelBinarizer 还提供了逆变换功能，可以将二进制标签转换为原始标签。通过自定义二进制向量，LabelBinarizer 还可以扩展标签域，是 Python 中最常用的标记编码和解码工具之一。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/284962.html
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