Python 多标签二值化器-获取逆变换

我一直坚持使用scikit学习中的多标签二值化器和一对多分类器。我的挑战是一旦我得到预测， 获取原始标签。（我分别对one vs rest分类器和矢量器进行了训练和酸洗）

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提前谢谢你的帮助

mlb.fit\u变换（\u标签）的输出将作为

逆变换的输入

这里有更多信息：
逆变换
会将标签转换回带有编码的类。因此，
逆变换的输出是
转换的输入@sharatpc，抱歉，我有点困惑，因为我的模型之前已经过训练和酸洗，我正在重新读取csv和
fit_变换的标签，我对
逆变换的输入是什么？
mlb的输出。fit_变换（\u标签）
将是输入，谢谢！成功了。非常感谢！请发布一个答案，这样我可以接受嘿！所以当你说解决方案应该是：mlb.inverse_transform（mlb.fit_transform（_标签））时，我没有理解。您不想对预测值（本例中为res）进行反变换吗？i、 e.-mlb.逆_变换（mlb.拟合_变换（res））？在这种情况下，我的预测值将变成一个无法进行反变换的浮点数，在这种情况下我们该怎么办？？
_labels = load_labels()
mlb = MultiLabelBinarizer()
mlb.fit_transform(_labels)
print mlb.classes_ # this prints the binarized labels

_clf,_vect = load_pickle('./pickles')

for q in queries:
    #query vector q
    X = vect.transform([q])            
    res = clf.predict_proba(X)
    print res #[[ 0.00164113  0.00706595  0.00683465 .... 0.00837984]]

    #this is where I am stuck on what to pass into the inverse_transform to obtain
    preds = mlb.inverse_transform(??)
    print preds