scikit-learn: MultiLabelBinarizer
Transform between iterable of iterables and a multilabel format.
💡イテラブルのイテラブルを渡す
下の例はset（イテラブル）のlist（イテラブル）
transformしたラベルはmulti-hot encodingというらしい（要確認）
inverse_transformメソッドで0と1の並びを渡してラベルに戻せる
Transform the given indicator matrix into label sets.
各サンプルにつきクラス数だけの0/1を並べる
code:inverse_transform.py
>> from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
>> mlb = MultiLabelBinarizer()
>> import numpy as np
>> mlb.inverse_transform(np.array(0,1,1],[1,0,0)) # ラベルのクラス名に戻せる！
classes_属性
A copy of the classes parameter when provided. Otherwise it corresponds to the sorted set of classes found when fitting.
ソート済み＝fitしたときにsortしている（classesが与えられなかった場合）