Python: scikit-learn の LabelEncoder を説明変数の変換に使うのは誤り - CUBE SUGAR CONTAINER

scikit-learn の LabelEncoder を説明変数の変換に使っている例はたくさん見つかる。 しかし、実は本来 LabelEncoder は目的変数の変換に使うことが想定されていることは、あまり知られていない。 これは公式のドキュメントで確認できる。 scikit-learn.org 上記から一部を引用する。 This transformer should be used to encode target values, i.e. y, and not the input X. このように、入力として想定されているのが本来は目的変数であることが読み取れる。 ようするに Iris データセットでいう setosa とか versicolor を 0 とか 1 に変換するのが本来の目的ということ。 メソッドの引数名を見ても X ではなく y になっている。 なので Pipelin

[misshiki]

“scikit-learn の LabelEncoderは、実は本来 目的変数の変換に使うことが想定されている...説明変数の変換には、代わりに OrdinalEncoder を使うのが良い。”確かにLabelのエンコーダーだものね。