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python - Sklearn Label Encoder - 予測と逆変換に基づいて目的の出力が得られない
scikit を使用した Python ML は初めてです。私は、ペット、所有者、および場所の 3 つの列を持つモデルを作成するソリューションに取り組んでいました。
ここで、ラベル エンコーダーを使用して、データ フレーム全体をエンコードしています。
ここで、エンコードされた配列を入力セット (ペットと所有者) と出力セット (場所) に分割しています。
次に、決定木分類器の新しいモデルを作成し、入力セットと出力セットをフィッティングしています。
今、新しいデータフレームのモデルを使用して場所を予測しようとしています。以前に使用したのと同じラベル エンコーダーを使用しています。
これで、「サンディエゴ」という値が表示されることを期待しています。出力として「Champ」が表示される理由がわかりません。
誰かがこれを通して私を助けることができますか?