Python에서 라벨 인코딩을 수행하는 방법(예제 포함)

종종 기계 학습에서는 범주형 변수를 알고리즘에서 쉽게 사용할 수 있는 숫자 형식으로 변환하려고 합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 각 범주형 값에 알파벳 순서에 따라 정수 값을 할당하는 레이블 인코딩을 사용하는 것입니다 .

예를 들어 다음 스크린샷에서는 Team 이라는 범주형 변수의 각 고유 값을 알파벳 순서에 따라 정수 값으로 변환하는 방법을 보여줍니다.

다음 구문을 사용하여 Python에서 레이블 인코딩을 수행할 수 있습니다.

 from sklearn. preprocessing import LabelEncoder

#create instance of label encoder
lab = LabelEncoder()

#perform label encoding on 'team' column
df[' my_column '] = lab. fit_transform (df[' my_column '])

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Python의 레이블 인코딩

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 25
1 to 12
2 B 15
3 B 14
4 B 19
5 B 23
6 C 25
7 C 29

다음 코드를 사용하여 레이블 인코딩을 수행하여 팀 열의 각 범주 값을 정수 값으로 변환할 수 있습니다.

 from sklearn. preprocessing import LabelEncoder

#create instance of label encoder
lab = LabelEncoder()

#perform label encoding on 'team' column
df[' team '] = lab. fit_transform (df[' team '])

#view updated DataFrame
print (df)

   team points
0 0 25
1 0 12
2 1 15
3 1 14
4 1 19
5 1 23
6 2 25
7 2 29

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 각 “A” 값은 0 으로 변환되었습니다.
• 각 “B” 값은 1 로 변환되었습니다.
• 각 “C” 값은 2 로 변환되었습니다.

inverse_transform() 함수를 사용하여 팀 열의 원래 값을 가져올 수도 있습니다.

 #display original team labels
lab. inverse_transform (df[' team '])

array(['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], dtype=object)

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 범주형 변수를 숫자로 변환하는 방법
Pandas에서 부울 값을 정수 값으로 변환하는 방법
Pandas에서 Factorize()를 사용하여 문자열을 숫자로 인코딩하는 방법