python - sklearn - 无法立即调用 MultiLabelBinarizer 的 inverse_transform

Question

在实例化 MultiLabelBinarizer 之后，我需要它的 inverse_transform 方法来处理我在别处构建的矩阵。 不幸的是，

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer(classes=['a', 'b', 'c'])

A = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1]])
y = mlb.inverse_transform(A)

产生 AttributeError: 'MultiLabelBinarizer' 对象没有属性 'classes_'

我注意到，如果我在 mlb 实例化之后添加这一行，

mlb.fit_transform([(c,) for c in ['a', 'b', 'c']])

错误消失。我猜这是因为 fit_transform 设置了 classes_ 属性的值，但我希望它在实例化时完成，因为我提供了一个 类参数。

我使用的是 sklearn 版本 0.17.1 和 python 2.7.6。 我做错了什么吗？

Answer 1

如果你想在 MultiLabelBinarizer 的实例中设置属性 classes_，你也可以像这样快速破解:

mlb = MultiLabelBinarizer().fit(['a', 'b', 'c'])

因为像狨猴说的，只有 fit 和 fit_transorm 似乎符合 classes_ 属性。此外，scikit-learn.org 的文档 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer.html明确指定方法 fit 可以返回 MultiLabelBinarizer 的实例。

def fit(self, y):
    """Fit the label sets binarizer, storing `classes_`
    Parameters
    ----------
    y : iterable of iterables
        A set of labels (any orderable and hashable object) for each
        sample. If the `classes` parameter is set, `y` will not be
        iterated.
    Returns
    -------
    self : returns this MultiLabelBinarizer instance
    """