反向标签编码给出错误答案

【问题标题】：Reverse Label Encoding giving error反向标签编码给出错误
【发布时间】：2018-04-14 13:46:35
【问题描述】：

我使用标签编码器将分类数据标记为数字数据

data['Resi'] = LabelEncoder().fit_transform(data['Resi'])

但是当我试图找到它们是如何在内部映射时使用

list(LabelEncoder.inverse_transform(data['Resi']))

我遇到错误

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-67-419ab6db89e2> in <module>()
----> 1 list(LabelEncoder.inverse_transform(data['Resi']))

TypeError: inverse_transform() missing 1 required positional argument: 'y'

如何解决这个问题

样本数据

Resi
IP
IP
IP
IP
IP
IE
IP
IP
IP
IP
IP
IPD
IE
IE
IP
IE
IP
IP
IP

【问题讨论】：

你能分享一些数据吗？ LabelEncoder.classes_ 显示了什么？
@VivekKumar，更新了有问题的样本数据

标签： python pandas numpy scikit-learn sklearn-pandas

【解决方案1】：

您可以查看label encoding:

>>> from sklearn import preprocessing
>>> le = preprocessing.LabelEncoder()
>>> le.fit([1, 2, 2, 6])
LabelEncoder()
>>> le.classes_
array([1, 2, 6])
>>> le.transform([1, 1, 2, 6])
array([0, 0, 1, 2])
>>> le.inverse_transform([0, 0, 1, 2])
array([1, 1, 2, 6])

对于您的解决方案：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder().fit(data['Resi'])
data['Resi'] = le.transform(data['Resi'])
print (data.tail())
    Resi
14     1
15     0
16     1
17     1
18     1

L = list(le.inverse_transform(data['Resi']))
print (L)
['IP', 'IP', 'IP', 'IP', 'IP', 'IE', 'IP', 'IP', 'IP', 
 'IP', 'IP', 'IPD', 'IE', 'IE', 'IP', 'IE', 'IP', 'IP', 'IP']

编辑：

d = dict(zip(le.classes_, le.transform(le.classes_)))
print (d)
{'IE': 0, 'IPD': 2, 'IP': 1}

【讨论】：

@jezral，我如何找到哪个标签对应哪个类别。即 IP =0，IPD=1，依此类推

【解决方案2】：

您没有将 LabelEncoder() 对象存储在任何地方。您需要像这样保存它：

le = LabelEncoder()

然后拨打fit()，或transform()。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

ls = ['IP', 'IP', 'IP', 'IP', 'IP', 'IE', 'IP', 'IP', 'IP', 'IP', 'IP', 'IPD', 'IE', 'IE', 'IP', 'IE', 'IP', 'IP', 'IP']

data = pd.DataFrame(np.array(ls).reshape(-1,1), columns=['Resi'])

le = LabelEncoder()
data['Resi'] = le.fit_transform(data['Resi'])

df['resi'] = LabelEncoder().fit_transform(df['resi'])
list(le.inverse_transform(data['Resi']))

Out: 
['IP',
 'IP',
 'IP',
 'IP',
 'IP',
 'IE',
 'IP',
 'IP',
 'IP',
 'IP',
 'IP',
 'IPD',
 'IE',
 'IE',
 'IP',
 'IE',
 'IP',
 'IP',
 'IP']

【讨论】：

如何找到哪个标签对应哪个类别

【解决方案3】：

encoder = LabelEncoder()  
encoder.inverse_transform(data['Resi'])

【讨论】：

请始终将您的答案放在上下文中，而不仅仅是粘贴代码。有关详细信息，请参阅here。