摘要：
导入葡萄酒数据： 运行结果： 划分训练集和测试集： 我们可以使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 划分数据，test_size用来设置测试数据的比例，random_state用来 设置随机数是否保持一致。 这里如果你用的是 sklearn.cr 阅读全文
摘要：
生成类标数据： 运行结果： 有序特征的映射： 运行结果： 可以通过size_mapping映射回去 运行结果： 类标的编码： 可以简单地从0开始设置类标 运行结果： 同样我们可以使用键值对倒置还原类标 使用scikit-learn中的LabelEncoder类完成类标的编码 遇到警告可以使用下面的代 阅读全文