为什么 sklearn 预处理 LabelEncoder inverse_transform 只适用于一列？答案

【问题标题】：Why does sklearn preprocessing LabelEncoder inverse_transform apply from only one column?为什么 sklearn 预处理 LabelEncoder inverse_transform 只适用于一列？
【发布时间】：2017-08-24 23:28:30
【问题描述】：

我有一个用 sklearn 构建的随机森林模型。该模型构建在一个文件中，我有第二个文件，我使用 joblib 加载模型并将其应用于新数据。数据具有通过 sklearn 的预处理 LabelEncoder.fit_transform 转换的分类字段。一旦做出预测，我将尝试使用LabelEncoder.inverse_transform 来反转此转换。

代码如下：

 #transform the categorical rf inputs
 df["method"] = le.fit_transform(df["method"])
 df["vendor"] = le.fit_transform(df["vendor"])
 df["type"] = le.fit_transform(df["type"])
 df["name"] = le.fit_transform(df["name"])
 dups["address"] = le.fit_transform(df["address"])

 #designate inputs for rf model
 inputs = ["amt","vendor","type","name","address","method"]

 #load rf model and run it on new data
 from sklearn.externals import joblib
 rf = joblib.load('rf.pkl')
 predict = rf.predict(df[inputs])

 #reverse LabelEncoder fit_transform
 df["method"] = le.inverse_transform(df["method"])
 df["vendor"] = le.inverse_transform(df["vendor"])
 df["type"] = le.inverse_transform(df["type"])
 df["name"] = le.inverse_transform(df["name"])
 df["address"] = le.inverse_transform(df["address"])

 #convert target to numeric to make it play nice with SQL Server
 predict = pd.to_numeric(predict)

 #add target field to df
 df["prediction"] = predict

 #write results to SQL Server table
 import sqlalchemy
 engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://<username>:<password>@UserDSN")
 df.to_sql('TABLE_NAME', engine, schema='SCHEMANAME', if_exists='replace', index=False)

没有inverse_transform 部分，结果如预期：数字代码代替分类值。使用inverse_transform 部分，结果很奇怪：所有分类字段返回与“地址”字段对应的分类值。

因此，如果将宾夕法尼亚大道 1600 号编码为数字 1，所有编码为数字 1 的分类值（无论字段如何）现在都会返回宾夕法尼亚大道 1600 号。为什么inverse_transform 选择一列来反转所有fit_transform 代码？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

这是预期的行为。

当您调用le.fit_transform() 时，LabelEncoder 的内部参数（学习的类）会重新初始化。 le 对象适合您提供的列的值。

在上面的代码中，您使用同一个对象来转换所有列，您提供的最后一列是address。因此，le 忘记了之前调用fit()（或在本例中为fit_transform()）的所有信息，并再次学习新数据。所以当你在它上面调用inverse_transform()时，它只返回与address相关的值。希望我很清楚。

要对所有列进行编码，您需要初始化不同的对象，每列一个。如下所示：

 df["method"] = le_method.fit_transform(df["method"])
 df["vendor"] = le_vendor.fit_transform(df["vendor"])
 df["type"] = le_type.fit_transform(df["type"])
 df["name"] = le_name.fit_transform(df["name"])
 df["address"] = le_address.fit_transform(df["address"])

然后在适当的编码器上调用inverse_transform()。

【讨论】：

行得通-谢谢！不过似乎有点臃肿，特别是因为它必须包含在测试/训练文件和预测文件中。有什么办法可以减少吗？
@CameronTaylor 不幸的是，在我看来，scikit 中没有工具可以实现这一点。也许其他科学图书馆也有。但是制作一个并不难。只需使用 dict 来保存它们。
@CameronTaylor 像你一样编码分类特征也不是一个好习惯。你应该做的是为它们创建虚拟变量。详细了解将分类数据转换为有序数值数据的优缺点。如果您还有任何疑问，请来这里。
@CameronTaylor 看看analyticsvidhya.com/blog/2015/11/…
谢谢你，Vivek - 我非常感谢。下次我有时间回到这个模型时，我会看看那篇文章。抱歉，我没有为您的答案投票的声誉！

【解决方案2】：

我知道这是一个老问题，但是对于喜欢方便的每个人来说：

应用，再加上lambda 可以轻松转换多个/所有列

df = df.apply(lambda col: le.fit_transform(col))

我鄙视像这样的非别名、非动态代码（你也应该这样做），除非真的有必要：

 df["method"] = le_method.fit_transform(df["method"])
 df["vendor"] = le_vendor.fit_transform(df["vendor"])
 df["type"] = le_type.fit_transform(df["type"])
 df["name"] = le_name.fit_transform(df["name"])
 df["address"] = le_address.fit_transform(df["address"])

【讨论】：