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labelbinarizer的2D矩阵

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  • william007  · 技术社区  · 8 年前

    有一种行为 labelbinarizer

    import numpy as np
    from sklearn import preprocessing
    lb = preprocessing.LabelBinarizer()
    lb.fit(np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 0]]))
    lb.classes_
    

    输出为 array([0, 1, 2]) . 为什么那里有一个2?

    1 回复  |  直到 8 年前
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  •   Vivek Kumar    8 年前

    因为您已经通过了二维标签指示器矩阵。

    标签指示符矩阵主要用于多标签问题,其中一个样本可以有多个标签。那么,我们如何代表他们:

               class 1     class 2     class 3
    sample1      0           1            1
    sample2      1           0            0
    sample3
    ...
    

    0表示标签不存在,1表示标签存在。所以对于你现在的 提供的矩阵有多少类?--3.

    所以它们用0,1,2表示。