2016-07-18 9 views

答えて

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sklearn.preprocessing.LabelEncoderのドキュメントから:

classes_: array of shape (n_class,) Holds the label for each class.

これからdictを構築することは些細なことする必要があります。

一般的に、Sklearnステージは、このタイプの情報をアンダースコア(たとえば、classes_の場合)で終了するメンバーに保持します。

from sklearn import preprocessing 
>>> preprocessing.LabelEncoder().fit(['apply', 'banana']).classes_ 
array(['apply', 'banana'], 
     dtype='|S6') 
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だから、これは符号化のために使用されるコードの場合:やっ 'labeled_df = String_df.apply(。LabelEncoder()fit_transform)' しかし、 'プリント(labeled_df.classes_) 'は' AttributeError: 'DataFrame'オブジェクトに 'classes_''属性がないというエラーを返します。私は間違ったことをしましたか? – Dawny33

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@ Dawny33 –

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例を追加しました。あなたの例は本当に間違っています。変換出力ではなく、 'class_'の* stage *を照会する必要があります。あなたのケースでは、一時ステージオブジェクト( 'LabelEncoder()')を使用しているため、照会するオブジェクトがありません。 –

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