我正在使用 sklearn 的 OneHotEncoder,但想取消转换我的数据。知道怎么做吗?
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> enc = OneHotEncoder()
>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
>>> enc.n_values_
array([2, 3, 4])
>>> enc.feature_indices_
array([0, 2, 5, 9])
>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0.]])
但我希望能够做到以下几点:
>>> enc.untransform(array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0.]]))
[[0, 1, 1]]
我该怎么做呢?
对于上下文,我构建了一个学习 one-hot 编码空间的神经网络,现在想使用 nn 进行需要采用原始数据格式的真实预测。