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形式。这对于使用与 AutoGluon 相同的数据标签表示形式训练您自己的模型非常有用。回归问题在原始表示形式和内部表示形式之间没有区别，因此此方法将返回提供的标签。警告：当 inverse=False 时，在多类别问题中，如果提供的标签在训练期间被丢弃，则输出可能包含 NaN 标签值。

参数:

  • labels (np.ndarray 或 pd.Series) – 要转换的标签。如果 proba=False，例如输入可以是 predictor.predict(test_data) 的输出。如果 proba=True，例如输入可以是 predictor.predict_proba(test_data, as_multiclass=False) 的输出。

  • inverse (布尔值, 默认值 = False) – 当 True 时，输入标签被视为内部表示形式，并输出原始表示形式。

  • proba (布尔值, 默认值 = False) –

    当 True 时，输入标签被视为概率，输出将是概率的内部表示形式。

    在这种情况下，labels 预期为 pd.DataFrame 或 np.ndarray。如果 problem_type 是多类别

    输入列的顺序必须等于 predictor.class_labels。输出列的顺序将等于 predictor.class_labels_internal。如果 inverse=True，逻辑相同，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形式。

    在这种情况下，labels 预期为 pd.Series 或 np.ndarray。

返回类型:

如果 proba=False，则返回标签的 pd.Series；如果 proba=True，则返回标签概率的 pd.DataFrame。