Machine learning 反列变换_Machine Learning_Scikit Learn

Machine learning 反列变换

machine-learning scikit-learn

Machine learning 反列变换,machine-learning,scikit-learn,Machine Learning,Scikit Learn,在机器学习模型中，y_列是一个字符串，因此在训练模型之前在y_列中应用了列变换，如何在打印最终结果时删除该变换。e、 g.LabelEncoder 如果您的目标是y_train，为什么要使用ColumnTransformer？请提供一个简单的例子。我必须在y_测试中删除转换，我在y_列中应用了转换，作为ct=ColumnTransformer（transformers=[（'encoder'，OneHotEncoder（），[1]），余数为passthrough'）y_列=ct.fit_转换（y

在机器学习模型中，y_列是一个字符串，因此在训练模型之前在y_列中应用了列变换，如何在打印最终结果时删除该变换。e、 g.

LabelEncoder

如果您的目标是

y_train

，为什么要使用

ColumnTransformer

？请提供一个简单的例子。我必须在y_测试中删除转换，我在y_列中应用了转换，作为ct=ColumnTransformer（transformers=[（'encoder'，OneHotEncoder（），[1]），余数为passthrough'）y_列=ct.fit_转换（y_列）

>>> 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']