text: ########## 6.9.2. Codificação de rótulo  ##########
  
  
  
  
      # LabelEncoder é uma classe de utilitário para ajudar a normalizar rótulos de forma que contenham apenas valores entre 0 e n_classes-1. Isso às vezes é útil para escrever rotinas Cython eficientes. LabelEncoder pode ser usado da seguinte forma:
  
  from sklearn import preprocessing
  le = preprocessing.LabelEncoder()
  le.fit([1, 2, 2, 6])
  #LabelEncoder()
  le.classes_
  #array([1, 2, 6])
  le.transform([1, 1, 2, 6])
  #array([0, 0, 1, 2])
  le.inverse_transform([0, 0, 1, 2])
  #array([1, 1, 2, 6])
  
  
  
  
  
  
  
  
      # Também pode ser usado para transformar rótulos não numéricos (desde que sejam hashable e comparáveis) em rótulos numéricos: 
  
  le = preprocessing.LabelEncoder()
  le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])
  #LabelEncoder()
  list(le.classes_)
  ['amsterdam', 'paris', 'tokyo']
  le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])
  #array([2, 2, 1])
  list(le.inverse_transform([2, 2, 1]))
  ['tokyo', 'tokyo', 'paris']
  
  
  
                    