python - LabelEncoder - 适合元组列表 - y 应该是一维数组

Question

我想使用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder 对元组列表进行标签编码， 如:

[(4,5), (6, 7), (1, 1), (6, 7), ... ]

这样每个元组都有一个唯一的标签。然而，这个结构被转换为二维 np.ndarray这是导致以下错误的原因:

ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (N, 2) instead.

我如何操作我的初始结构以便它可以被正确编码(我认为这是唯一的解决方案，因为 LabelEncoder 不可配置)？

Answer 1

编码器要求它们的输入是统一的字符串或数字，因此在将元组传递给 le.fit() 之前先将它们字符串化。 ?

data = [(4,5), (6, 7), (1, 1), (6, 7), (8, 9), (10, 11)]
le.fit([str(t) for t in data])
print(le.classes_)
#Output: ['(1, 1)' '(10, 11)' '(4, 5)' '(6, 7)' '(8, 9)']