Конвертировать прогнозируемые результаты Keras с помощью MultiLabelBinarizer

Question

У меня есть алгоритм Keras ML с категориальными данными в качестве выхода. Я использовал MultiLabelBinarizer для предварительной обработки моего тренировочного набора и моего тестового набора.

Теперь я хотел бы использовать этот бинаризатор для извлечения оригинальных этикеток. Но inverse_transform MultiLabelBinarizer ожидает массив 0 и 1. Возвращаемый тип keras Sequential.predict - это массив с плавающей точкой:

[1.12341913e-05 1.41614655e-05 2.17968118e-05 3.00095453e-05
 3.14625395e-05 7.41569820e-05 8.29565761e-05 9.98367250e-05
 1.00901299e-04 1.02536709e-04 1.33234425e-04 1.34716029e-04
 1.65971476e-04 1.93201427e-04 2.67350493e-04 3.41955834e-04
 6.69036701e-04 9.62036604e-04 2.26790877e-03 3.79886804e-03
 5.10875024e-02 2.81521738e-01 6.57887399e-01]

В идеале я хотел бы иметь карту меток / вероятностей .

Есть ли простой способ добиться этого?

Answer 1

Хорошо, я нашел самый простой способ:

for i in range(0, len(result[0])):
    print (binarizer.classes_[i], ":", result[0][i])