Python 从标签编码器获取标签映射

我使用以下代码将字符串标签列表映射到一个热编码值列表：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder  
labelEncoder = LabelEncoder()
targets = ["blue","green","blue","blue","green"]    
integerEncoded = labelEncoder.fit_transform(targets)

在以后的阶段中，我需要确切地知道哪些字符串标签映射到哪些整数值

也就是说，我需要这样的东西：

integerMapping = GetIntegerMapping(labelEncoder)

在哪里

integerMapping["blue"]

应返回所有“蓝色”标签映射到的int值

及

应返回所有“绿色”标签映射到的int值

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我怎样才能得到

整数映射

命令

您可以使用

LabelEncoder.classes\uu

和

LabelEncoder.transform（）

来获取所需的关系。下面的函数应该能满足您的需要

def get_integer_mapping(le):
    '''
    Return a dict mapping labels to their integer values
    from an SKlearn LabelEncoder
    le = a fitted SKlearn LabelEncoder
    '''
    res = {}
    for cl in le.classes_:
        res.update({cl:le.transform([cl])[0]})

    return res

用法示例： 如果您有大量的类，由于

for

循环，这可能不会太快，但对于少量的类来说应该可以很好地工作

更新： 刚刚在一个可容纳10000个班级的LabelEncoder上计时。结果如下：

%timeit get_integer_mapping(le)
1 loop, best of 3: 17.1 s per loop

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实际上，它的性能比我预期的要高。

一旦安装了标签编码器，就会有一个

classes

属性。用于替换标签值的整数是此数组中标签的索引。因此，您可以通过以下方式获得映射：

le = LabelEncoder()
le.fit(targets)
integer_mapping = {l: i for i, l in enumerate(le.classes_)}

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您可以制作一个映射目标和编码整数的字典

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integerMapping=dict（zip（targets，integerEncoded））

是的，对不起。le是LabelEncoder实例。我更新了答案和文档字符串。我只是添加了示例用法来澄清。下面是一些指南。提供的答案可能是正确的，但可以从解释中获益。仅代码答案不被视为“好”答案。从…起

%timeit get_integer_mapping(le)
1 loop, best of 3: 17.1 s per loop

le = LabelEncoder()
le.fit(targets)
integer_mapping = {l: i for i, l in enumerate(le.classes_)}