我有一个 train_df[y] 列，类似于-

0         neutral or dissatisfied1         neutral or dissatisfied2                       satisfied3         neutral or dissatisfied4                       satisfied

我使用以下方法将其转换为独热编码-

y=np.array(pd.get_dummies(train_df[y],drop_first=True))

我得到了-

    satisfied0   01   02   13   0

然后我对其运行了一个模型，以生成训练数据的预测，使用

y_pred = cross_val_predict(model, X, y,cv=KFold(n_splits=10))

y_pred-

0   01   02   13   1

现在我想将这个 y_pred 再次转换为分类格式。例如-

0   neutral or dissatisfied1   neutral or dissatisfied2   satisfied3   satisfied

回答：

我认为你可以而且应该在这里使用 LabelEncoder 而不是独热编码。你可以尝试以下方法：

le = LabelEncoder()y = le.fit_transform(train_df[y])# 训练你的模型并将预测结果存储到变量 'y_pred' 中y_pred = le.inverse_transform(y_pred)

这应该能给你所需的解决方案