Скажите LabelEnocder игнорировать новые ярлыки? - PullRequest
Новая
       11

Скажите LabelEnocder игнорировать новые ярлыки?

0 голосов
/ 26 апреля 2018

Я работаю с текстовыми данными, где приходится учитывать много ошибок пользователя, например. Есть много случаев, когда при прогнозировании новых данных появляются новые метки, которых кодер раньше не видел из-за опечаток и т. д. Я просто хочу их игнорировать (поэтому, когда я запускаю labelencoder.transform(df_newdata['GL_Description']), я просто хочу, чтобы он игнорировал ничего, что он не видел раньше). Как я могу это сделать? Я не нашел параметров для этого в документах, но является ли единственный способ проверить каждое слово по одному "вручную" и выбросить их? Есть ли способ, которым я могу сказать кодировщику игнорировать любые новые метки, которых нет в его словаре?

1 Ответ

0 голосов
/ 27 апреля 2018

Для этого вы можете переопределить оригинальный LabelEncoder с помощью пользовательского кодировщика. Примерно так: 

import numpy as np
class TolerantLabelEncoder(LabelEncoder):
    def __init__(self, ignore_unknown=False,
                       unknown_original_value='unknown', 
                       unknown_encoded_value=-1):
        self.ignore_unknown = ignore_unknown
        self.unknown_original_value = unknown_original_value
        self.unknown_encoded_value = unknown_encoded_value

    def transform(self, y):
        check_is_fitted(self, 'classes_')
        y = column_or_1d(y, warn=True)

        indices = np.isin(y, self.classes_)
        if not self.ignore_unknown and not np.all(indices):
            raise ValueError("y contains new labels: %s" 
                                         % str(np.setdiff1d(y, self.classes_)))

        y_transformed = np.searchsorted(self.classes_, y)
        y_transformed[~indices]=self.unknown_encoded_value
        return y_transformed

    def inverse_transform(self, y):
        check_is_fitted(self, 'classes_')

        labels = np.arange(len(self.classes_))
        indices = np.isin(y, labels)
        if not self.ignore_unknown and not np.all(indices):
            raise ValueError("y contains new labels: %s" 
                                         % str(np.setdiff1d(y, self.classes_)))

        y_transformed = np.asarray(self.classes_[y], dtype=object)
        y_transformed[~indices]=self.unknown_original_value
        return y_transformed

Пример использования: 

en = TolerantLabelEncoder(ignore_unknown=True)
en.fit(['a','b'])

print(en.transform(['a', 'c', 'b']))
# Output: [ 0 -1  1]

print(en.inverse_transform([-1, 0, 1]))
# Output: ['unknown' 'a' 'b']
...