我在使用scikit-learn的多标签二值化器和一对多分类器时遇到了问题。我的挑战是在获得预测结果后，如何恢复到原始标签。（我分别训练并保存了一对多分类器和向量化器）

_labels = load_labels()mlb = MultiLabelBinarizer()mlb.fit_transform(_labels)print mlb.classes_ # 这会打印出二值化的标签_clf,_vect = load_pickle('./pickles')for q in queries:    #查询向量 q    X = vect.transform([q])                res = clf.predict_proba(X)    print res #[[ 0.00164113  0.00706595  0.00683465 .... 0.00837984]]    #这里是我卡住的地方，不知道要传入什么到inverse_transform中来获得    preds = mlb.inverse_transform(??)    print preds

感谢您的提前帮助！

回答：

mlb.fit_transform(_labels)的输出将作为inverse_transform的输入。

更多信息请参见：多标签二值化器