sklearn中的MultiLabelBinarizer函数详解--构造多标签数据的Label

r囧r小猫 2022-12-10 01:22 16阅读 0赞

### 摘要：多标签分类任务中，总要构造模型输入数据-多标签的Label，MultiLabelBinarizer函数提供了许多的方便，轮子不造也是要学一学的。 ###

In [3]: from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
       ...: mlb = MultiLabelBinarizer(classes = [2,3,4,5,6,1]) # 注意这里加了classes参数
       ...: mlb.fit_transform([(1, 2), (3,4),(5,)])
       ...:
    Out[3]:
    array([[1, 0, 0, 0, 0, 1],
           [0, 1, 1, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 1, 0, 0]])
     
    In [4]: mlb.classes_
    Out[4]: array([2, 3, 4, 5, 6, 1])

classes参数，能指定标签的index，默认是从0开始按顺序给标签编码。

**若如上代码，若添加了classes参数，则标签2的编码为\[1,0,0,0,0,0\], 体会一下**

若以中文作为Label，fit函数能直接统计labellist中的label种类，很方便

In [3]: from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
       ...: labellist = [['红色'],['绿色'],['红色','绿色']]
       ...: mlb = MultiLabelBinarizer()
       ...: mlb.fit(labellist) # 直接用fit函数，统计label种类，十分好用
       ...: y = []
       ...: for label in labellist:
       ...:     label_matrix = mlb.fit_transform([label])
       ...:     y.append(label_matrix[0])
       ...:y
    Out[3]:
    array([[1, 0],
           [0, 1],
           [1, 1]])
     
    In [4]: mlb.classes_
    Out[4]: array(['红色','绿色'])

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