Ejemplo de preprocesamiento de Scikit_Learn.LabelBinarizer

Binarice las etiquetas de una manera “uno contra todos”.

Varios algoritmos de regresión y clasificación binaria están disponibles en scikit-learn. Una forma sencilla de extender estos algoritmos al caso de clasificación de clases múltiples es utilizar el llamado esquema de uno contra todos.

En el momento del aprendizaje, esto consiste simplemente en aprender un regresor o clasificador binario por clase. Al hacerlo, es necesario convertir etiquetas de varias clases en etiquetas binarias (pertenecen o no pertenecen a la clase). LabelBinarizer facilita este proceso con el método de transformación.

En el momento de la predicción, se asigna la clase para la que el modelo correspondiente dio la mayor confianza. LabelBinarizer facilita esto con el método inverse_transform.

Leer más en el Guía del usuario.

Parámetros

neg_labelint, default=0

Valor con el que se deben codificar las etiquetas negativas.

pos_labelint, default=1

Valor con el que se deben codificar las etiquetas positivas.

sparse_outputbool, default=False

Verdadero si el regresó array from transform se desea que esté en formato CSR disperso.

Atributos

classes_ndarray of shape (n_classes,)

Sostiene la etiqueta de cada clase.

y_type_str

Representa el tipo de datos de destino evaluados por utils.multiclass.type_of_target. Los tipos posibles son ‘continuo’, ‘continuo-multioutput’, ‘binario’, ‘multiclase’, ‘multiclase-multioutput’, ‘multilabel-indicador’ y ‘desconocido’.

sparse_input_bool

Verdadero si los datos de entrada para transformar se dan como una matriz dispersa, Falso en caso contrario.

Ver también

label_binarize

Función para realizar la operación de transformación de LabelBinarizer con clases fijas.

OneHotEncoder

Codifique características categóricas usando un esquema one-hot también conocido como one-of-K.

Ejemplos de

>>>from sklearn import preprocessing
>>> lb = preprocessing.LabelBinarizer()>>> lb.fit([1,2,6,4,2])
LabelBinarizer()>>> lb.classes_
array([1,2,4,6])>>> lb.transform([1,6])
array([[1,0,0,0],[0,0,0,1]])

Los objetivos binarios se transforman en un vector de columna

>>> lb = preprocessing.LabelBinarizer()>>> lb.fit_transform(['yes','no','no','yes'])
array([[1],[0],[0],[1]])

Pasando una matriz 2D para clasificación de múltiples etiquetas

>>>import numpy as np
>>> lb.fit(np.array([[0,1,1],[1,0,0]]))
LabelBinarizer()>>> lb.classes_
array([0,1,2])>>> lb.transform([0,1,2,1])
array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[0,1,0]])

Métodos

fit(y)[source]

Ajustar binarizador de etiquetas.

Parámetros

yndarray of shape (n_samples,) or (n_samples, n_classes)

Valores objetivo. La matriz 2-d solo debe contener 0 y 1, representa una clasificación de múltiples etiquetas.

Devoluciones

selfreturns an instance of self.

fit_transform(y)[source]

Ajuste el binarizador de etiquetas y transforme las etiquetas de varias clases en etiquetas binarias.

La salida de la transformación a veces se denomina esquema de codificación 1 de K.

Parámetros

yndarray, sparse matrix of shape (n_samples,) or (n_samples, n_classes)

Valores objetivo. La matriz 2-d solo debe contener 0 y 1, representa una clasificación de múltiples etiquetas. La matriz dispersa puede ser CSR, CSC, COO, DOK o LIL.

Devoluciones

Yndarray, sparse matrix of shape (n_samples, n_classes)

La forma será (n_samples, 1) para problemas binarios. La matriz dispersa tendrá formato CSR.

get_params(deep=True)[source]

Obtenga parámetros para este estimador.

Parámetros

deepbool, default=True

Si es True, devolverá los parámetros para este estimador y los subobjetos contenidos que son estimadores.

Devoluciones

paramsdict

Nombres de parámetros asignados a sus valores.

inverse_transform(Y, threshold=None)[source]

Transformar etiquetas binarias de nuevo en etiquetas de clases múltiples.

Parámetros

Yndarray, sparse matrix of shape (n_samples, n_classes)

Valores objetivo. Todas las matrices dispersas se convierten a CSR antes de la transformación inversa.

thresholdfloat, default=None

Umbral utilizado en los casos binarios y de etiquetas múltiples.

Use 0 cuando Y contiene la salida de decision_function (clasificador). Use 0.5 cuando Y contiene la salida de predict_proba.

Si es None, se supone que el umbral está a medio camino entre neg_label y pos_label.

Devoluciones

yndarray, sparse matrix of shape (n_samples,)

Valores objetivo. La matriz dispersa tendrá formato CSR.

Notas

En el caso de que las etiquetas binarias sean fraccionarias (probabilísticas), inverse_transform elige la clase con el mayor valor. Normalmente, esto permite utilizar la salida del método de función_decisión de un modelo lineal directamente como entrada de transformación_inversa.

set_params(**params)[source]

Establezca los parámetros de este estimador.

El método funciona tanto en estimadores simples como en objetos anidados (como Pipeline). Estos últimos tienen parámetros de la forma __ para que sea posible actualizar cada componente de un objeto anidado.

Parámetros

**paramsdict

Parámetros del estimador.

Devoluciones

selfestimator instance

Instancia de estimador.

transform(y)[source]

Transforme etiquetas de clases múltiples en etiquetas binarias.

Algunos autores a veces se refieren a la salida de la transformación como el esquema de codificación 1 de K.

Parámetros

yarray, sparse matrix of shape (n_samples,) or (n_samples, n_classes)

Valores objetivo. La matriz 2-d solo debe contener 0 y 1, representa una clasificación de múltiples etiquetas. La matriz dispersa puede ser CSR, CSC, COO, DOK o LIL.

Devoluciones

Yndarray, sparse matrix of shape (n_samples, n_classes)

La forma será (n_samples, 1) para problemas binarios. La matriz dispersa tendrá formato CSR.