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Boa noite,
Para usar o label encoder preciso criar uma variavel para cada coluna mesmo ou posso usar conforme abaixo?
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_encoder = LabelEncoder()
X[‘workclass’] = label_encoder.fit_transform(X[‘workclass’])
X[‘education’] = label_encoder.fit_transform(X[‘education’])
X[‘marital-status’] = label_encoder.fit_transform(X[‘marital-status’])
X[‘occupation’] = label_encoder.fit_transform(X[‘occupation’])
X[‘relationship’] = label_encoder.fit_transform(X[‘relationship’])
X[‘race’] = label_encoder.fit_transform(X[‘race’])
X[‘sex’] = label_encoder.fit_transform(X[‘sex’])
X[‘native-country’] = label_encoder.fit_transform(X[‘native-country’])
Se depois você quiser fazer o processo inverso (com a função inverse_transform
), precisa manter uma instância de LabelEncoder
para cada variável. Se isso não for importante, pode usar somente um, pois toda vez que chama o método fit
/fit_transform
, o encoder é resetado.