TabularPredictor.transform_labels

TabularPredictor.transform_labels(labels: ndarray | Series, inverse: bool = False, proba: bool = False) → Series | DataFrame[source]

将数据标签转换为内部标签表示。 这对于在与AutoGluon相同的数据标签表示上训练自己的模型非常有用。 回归问题在原始表示和内部表示之间没有区别，因此此方法将返回提供的标签。 警告：当inverse=False时，如果在训练期间删除了提供的标签，则输出可能包含多类问题中的NaN标签值。

Parameters:

  • 标签 (np.ndarray 或 pd.Series) – 要转换的标签。 如果 proba=False，一个示例输入可能是 predictor.predict(test_data) 的输出。 如果 proba=True，一个示例输入可能是 predictor.predict_proba(test_data, as_multiclass=False) 的输出。

  • inverse (bool, default = False) – 当True时，输入标签被视为内部表示，并输出原始表示。

  • proba (bool, default = False) –

    当 True 时，输入标签被视为概率，输出将是概率的内部表示。

    在这种情况下，期望 labels 是 pd.DataFrame 或 np.ndarray。 如果 problem_type 是多分类问题：

    输入列的顺序必须与 predictor.class_labels 相同。 输出列的顺序将与 predictor.class_labels_internal 相同。 如果 inverse=True，同样的逻辑适用，但输入和输出列互换。

    当 False 时，输入标签被视为实际标签，输出将是标签的内部表示。

    在这种情况下，期望 labels 是 pd.Series 或 np.ndarray。

Return type:

如果proba=False，则为pd.Series的标签；如果proba=True，则为pd.DataFrame的标签概率。