Классификация по нескольким меткам: декодирование одного горячего вектора

Question

В настоящее время я работаю над проблемой классификации по нескольким меткам, когда пытаюсь классифицировать изображения фруктов.Как только я преобразую категории с одним горячим кодированием, как я буду декодировать после того, как обучу свою модель и захочу вернуть соответствующую категорию?

a = np.array(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'])
b = pandas.get_dummies(a)

Образец

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, b, test_size=0.20, random_state=42)

......

Модель обучения

from keras import models
from keras import layers

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(6,)))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='lerelu'))

.....

Predict

model.predict(X_test[0]) --->> result  ??????

Answer 1

Если я правильно понимаю ваш вопрос, не будет ли это просто:

test_predictions = model.predict(X_test)