تطبيق (ordinal encoding) OrdinalEncoder في مكتبة Sklearn لترميز فئات البيانات (Classes) النصيىة

يمكنك القيام بذلك عن طريق الكلاس OrdinalEncoder المعرف ضمن الموديول preprocessing قي مكتبة sklearn.

sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder

نستخدم التابع fit_transform(data) لكي يقوم بعملية ال fitting (الترميز) ثم التحويل transform بناءان على الترميز الذي تم في مرحلة ال fitting.

# ordinal encoding مثال عن ال 
# استيراد المكتبات
from numpy import asarray
from sklearn import preprocessing
# تعريف بيانات 
ourdata = asarray([['first'], ['second'], ['third']])
print(ourdata) # output: [['first']['second']['third']]
# تعريف غرض من الكلاس
encoder = preprocessing.OrdinalEncoder()
# القيام بعملية الترميز والتحويل 
dataencoded = encoder.fit_transform(data)
print(dataencoded) #output: [[0.][1.][2.]]