Дерево решений. Как декодировать значения в дереве?

Question

[dr_olzhas]

После построения Decision tree classifier как обратно декодировать значения?



Пример входной строки


Пример строки после обработки LabelEncoder


LabelEncoder:

encoder = defaultdict(LabelEncoder)

data.loc[:, categorical_features] = (
    data
    .loc[:, categorical_features]
    .apply(lambda x: encoder[x.name].fit_transform(x), axis=0)
)

Ссылка на код - https://colab.research.google.com/drive/1IYQ2sMAg7...

Comments

[Алан Гибизов]

Я не компетентен в этих ваших деревьях и енкодерах, но мне кажется, вот это может вам помочь - посмотрите
Там предлагается сначала закодировать:

encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(X)
numpy.save('classes.npy', encoder.classes_)

а потом вот так декодировать:

encoder = LabelEncoder()
encoder.classes_ = numpy.load('classes.npy')
# Now you should be able to use encoder
# as you would do after `fit`

Выглядит похоже.