マルチラベル分類問題では、MultiLabelBinarizerを使用して、20個のテキストラベルを0と1のバイナリリストに変換します。Scikit Multilabel分類を学ぶ、MultiLabelBinarizerからラベルを取得する
予測後、私は20のバイナリ値のリストを取得し、対応するテキストラベルを出力したいと思います。
私は、MultiLabelBinarizer（）が変換を取得しているかどうか、または手動で行うべきかどうかを疑問に思っています。
はい、MultiLabelBinarizerにはinverse_transform()という名前のメソッドがあり、2進化されたラベルをfit()の間に元の名前に変換します。
inverse_transform（YT）ところで
Transform the given indicator matrix into label sets Parameters: yt : array or sparse matrix of shape (n_samples, n_classes) A matrix containing only 1s ands 0s. Returns: y : list of tuples The set of labels for each sample such that y[i] consists of classes_[j] for each yt[i, j] == 1.
素晴らしい。できます。要約すると、1） 'mlb = MultiLabelBinarizer（）' 2） 'y = mlb.fit_transform（labels）' 3） 'mlb.inverse_transform（clf.predict（test [0]）））' – Ale
を出力します。そのとおりです –
、MultiLabelBinarizer（）。classes_格納変換リストのラベルの順序。ですから、forループでMultiLabelBinarizer（）のインデックスを出力することができます。私の予測のものに対応するclasses_は厄介ですが十分です。 – Ale