Scikit学习多标签分类，从MultiLabelBinarizer获取标签

在多标签分类问题中，我使用MultiLabelBinarizer将我的20个文本标签转换为零和一个二进制列表。Scikit学习多标签分类，从MultiLabelBinarizer获取标签

预测后，我得到20个二进制值的列表，我想输出相应的文本标签。

我只是想知道MultiLabelBinarizer（）是否提供了一个回头转换，或者我应该手动进行。

2017-04-06 Ale

顺便说一句，MultiLabelBinarizer（）。classes_存储在转换列表标签的顺序。因此，在我的预测中，与MultiLabelBinarizer（）。classes_相对应的for循环打印索引就足够了，虽然很烦人。 – Ale

是的，MultiLabelBinarizer提供了一种名为inverse_transform()的方法，该方法将二元化标签转换回在fit()期间提供给它的原始名称。

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer.html#sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer.inverse_transform

inverse_transform（YT）

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.

来源

2017-04-06 11:55:34

太好了。有用。总结：1）'mlb = MultiLabelBinarizer（）' 2）'y = mlb.fit_transform（labels）'3）'print mlb.inverse_transform（clf.predict（test [0]））' – Ale

是的。这是正确的 –

Scikit学习多标签分类，从MultiLabelBinarizer获取标签

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