質問編集履歴
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誤字訂正
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@@ -66,7 +66,7 @@
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#出力結果=>[2]
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今度は１つ前の出力結果と等しくなります。一体どういう仕組みでラベルの数値
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+
今度は１つ前の出力結果と等しくなります。一体どういう仕組みでラベルの数値化が行われているのか、とても気になっています。
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####質問
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LabelEncoderを用いた際、ラベル名を数値に変換する際にどういったルールがあるのか、詳しい方がいたら教えていただきたいです。
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タイトル改善
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@@ -1,6 +1,6 @@
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scikit-learnのLabelEncoderに関する質問です。
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####
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####実行内容・疑問点
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まず以下のようにしてLabelEncodingを行いました。（ jupiter notebookを用いています。）
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@@ -68,5 +68,5 @@
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今度は１つ前の出力結果と等しくなります。一体どういう仕組みでラベルの数値かが行われているのか、とても気になっています。
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####
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+
####質問
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LabelEncoderを用いた際、ラベル名を数値に変換する際にどういったルールがあるのか、詳しい方がいたら教えていただきたいです。
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内容の改善
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File without changes
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@@ -1,8 +1,8 @@
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scikit-learnのLabelEncoderに関する質問です。
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#####疑問点
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#####実行内容・疑問点
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まず以下のようにしてLabelEncodingを行いました。
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+
まず以下のようにしてLabelEncodingを行いました。（ jupiter notebookを用いています。）
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``` python
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from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
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@@ -14,7 +14,7 @@
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le = LabelEncoder()
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le.fit(["umi", "yama", "tokyo", "kyoto"])
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-
le.transform(["yama"])
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+
print(le.transform(["yama"]))
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#出力結果=>[3]
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```
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@@ -25,7 +25,7 @@
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le.fit(["umi", "yama", "tokyo", "kyoto"])
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```
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-
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+
として、LabelEncoder()を定義し直し、再びfit()を行なっている訳ですが、le.transform(["yama"])の出力結果が１度目と等しくなります。
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次に、
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@@ -41,9 +41,9 @@
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#出力結果=>[1]
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```
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-
を行いましたが、やはりtransform(["tokyo"])の出力結果が等しくなりました。
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+
を行いましたが、やはりle.transform(["tokyo"])の出力結果が等しくなりました。
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-
ここで、
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+
ここで、ラベル名が等しければ、LabelEncoder()を定義し直し、再度fit()を行なっても、出力結果が必ず等しくなるのかな？と思ったのです。
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しかし、以下のコードを実行したところ、
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@@ -51,5 +51,22 @@
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le = LabelEncoder()
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le.fit(["umi", "yama", "tokyo", "kyoto","mori"])
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print(le.transform(["tokyo"]))
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#出力結果=>[]
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+
#出力結果=>[2]
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```
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+
```
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+
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+
le.transform(["tokyo"])の出力が、[1]ではなく[2]になりました。
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+
変更点は、fit()に用いるラベルを１つ追加したことです。
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+
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+
さらに、以下も実行しました。
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+
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+
```python
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+
le = LabelEncoder()
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+
le.fit(["umi", "yama", "tokyo", "kyoto","mori","mori","mori","mori"])
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+
print(le.transform(["tokyo"]))
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#出力結果=>[2]
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+
```
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+
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今度は１つ前の出力結果と等しくなります。一体どういう仕組みでラベルの数値かが行われているのか、とても気になっています。
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#####質問
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LabelEncoderを用いた際、ラベル名を数値に変換する際にどういったルールがあるのか、詳しい方がいたら教えていただきたいです。
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