参考文档：https://pythonjishu.com/sklearn-preprocessing-labelencoder/
最开始写NLP，其实是想把句子变成词向量。用了词袋模型，用了word2vec，都也没用明白。糊里糊涂的用到了这个
哈哈哈
转换类别数据为整数：LabelEncoder 可以将字符串或其他类别型数据转换为整数。例如，如果你有一个特征包含类别 "红色"、"绿色" 和 "蓝色"，LabelEncoder 可以将它们分别编码为 0、1 和 2。
最开始我把他做向量使用，真是的
就是对类别进行编码的。不是将文本转成一维向量的
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 全程不用写代码，我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布：重大改进与新特性概览！