如何对输入进行与 .pkl 文件相同的 LabelEncode 输入？答案

【问题标题】：How to LabelEncode input same as that of .pkl file?如何对输入进行与 .pkl 文件相同的 LabelEncode 输入？
【发布时间】：2018-10-15 20:49:33
【问题描述】：

假设我使用以下代码对数据集进行编码以创建机器学习模型：-

dataset = pd.read_csv('crop_production.csv')
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
dataset = dataset.apply(le.fit_transform)

我将此模型保存为 .pkl 文件。

现在我想打电话

t = le_new.fit_transform(['Andaman and Nicobar Islands','NICOBARS',2000,'Kharif','Arecanut',1254])
# Predicting the Test set results
y_pred = regressor.predict([t])

如何在烧瓶中实现这一点，这样当我使用LabelEconder 时，它的编码与le 相同

例子-

le 将t 编码为0 427 3 1 2 2026

所以le_new 也应该像这样编码它只是为了准确预测

【问题讨论】：

为什么不加载 pkl 文件并使用它？

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

好吧，我们可以做的不是 LabelEncoding 它是：-

数据集 = pd.read_csv('crop_production.csv')

from sklearn import preprocessing

# Replace categorical data with one-hot encoded data
features_df = pd.get_dummies(dataset, columns=['State_Name', 'District_Name' , 'Season', 'Crop'])
X = features_df.iloc[:, :-1].values
y = features_df.iloc[:, -1].values

【讨论】：