如何使用scikitlearn拟合多维输出？

Question

我正在尝试将OneVsAll分类输出放入训练数据中，输出行加起来等于1。在

一种可能的方法是读取所有行，找出哪个列的值最高，并为训练准备数据。在

例如：y = [[0.2,0.8,0],[0,1,0],[0,0.3,0.7]]可以简化为y = [b,b,c]，分别考虑{}作为列{}的对应类。在

scikit learn中是否有一个函数可以帮助实现这种转换？在

Answer 1

此代码执行您想要的操作：

import numpy as np
import string

y = np.array([[0.2,0.8,0],[0,1,0],[0,0.3,0.7]])

def transform(y,labels):
  f = np.vectorize(lambda i : string.letters[i])
  y = f(y.argmax(axis=1)) 
  return y

y = transform(y,'abc') 

编辑：使用alko的注释，我让它更一般化，让用户为转换函数提供标签。在