Geben Sie die Beschriftungen und ihre codierten Werte in Sklearn LabelCoder zurück ⇐ Python

[Anonymous]

Ich benutze

Code: Select all

LabelEncoder

und

Code: Select all

OneHotEncoder

von

Code: Select all

sklearn

In einem Projekt für maschinelles Lernen, um die Beschriftungen (Ländernamen) im Datensatz zu codieren. Alles funktioniert gut und mein Modell läuft perfekt. Das Projekt soll klassifizieren, ob ein Bankkunde die Bank anhand einer Reihe von Funktionen (Daten), einschließlich des Landes des Kunden, fortgesetzt oder verlässt. < /p>

Mein Problem entsteht, wenn ich einen neuen Kunden vorhersagen (klassifizieren) möchte (nur einer). Die Daten für den neuen Kunden sind immer noch nicht vorverarbeitet (d. H. Ländernamen sind nicht codiert). So etwas wie Folgendes: < /p>

Code: Select all

new_customer = np.array([['France', 600, 'Male', 40, 3, 60000, 2, 1,1, 50000]])
< /code>

Im Online-Kurs, in dem ich maschinelles Lernen lerne, öffnete der Ausbilder den vorverarbeiteten Datensatz mit den codierten Daten und [b]  > [/b] Überprüft den Code für Frankreich und aktualisiert ihn im New_Customer 

wie folgt:

new_customer = np.array([[0, 0, 600, 'Male', 40, 3, 60000, 2, 1,1, 50000]])
< /code>

Ich glaube, dass dies nicht praktisch ist. Es muss eine Möglichkeit geben, Frankreich automatisch für denselben Code zu codieren, der im ursprünglichen Datensatz verwendet wird, oder zumindest eine Möglichkeit, a zurückzugeben Liste der Länder und ihrer codierten Werte. Manuell zu kodieren, erscheint das Erkodieren eines Etiketts langweilig und fehleranfällig. Wie kann ich diesen Vorgang automatisieren oder die Codes für die Etiketten generieren? Dank im Voraus.