【机器学习】快速贴标签和找标签对应的数据

叁歲伎倆 2022-12-13 11:24 64阅读 0赞

### 快速贴标签和找标签对应的数据 ###

*  前言需求
 *  一、贴标签
 *  二、找标签对应的数据
 *  总结

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# 前言需求 #

在进行机器学习的过程中，模型创建之前，需要进行标签的处理，比如将文本数据转化为数值，而在最后的预测时候，又想检验一下预测的标签结果是否对应的文本数据一致，因此就有了快速贴标签和找标签对应数据的要求。

# 一、贴标签 #

这里就使用10个文本数据进行举例

ls = ["汽车", "财经", "科技", "健康", "体育", "教育","文化","军事","娱乐","时尚"]

贴标签的过程就相当于是让列表中的数据一一对应上数值，那么使用python自带的enumerate函数就可以实现，但是输出的结果却是反的，也就是需要将键值对的顺序调换一下，因此贴标签只要解决字典中键值对顺序的替换就可以了

print({ v:k for k,v in dict(enumerate(ls)).items()})

输出的结果为：（贴标签的要求就完成了）

{ '汽车': 0, '财经': 1, '科技': 2, '健康': 3, '体育': 4, '教育': 5, '文化': 6, '军事': 7, '娱乐': 8, '时尚': 9}

# 二、找标签对应的数据 #

在最后的预测部分，想知道输出的结果对应原来的文本数据，只需要遍历字典进行满足条件的结果输出即可

label_mapping = { v:k for k,v in dict(enumerate(ls)).items()}
    print({ '{}:{}'.format(key,value) for key,value in filter(lambda x:x[1] == 7, label_mapping.items())})

输出结果为：（这里的代码只需要修改x\[1\]后面等于的值即可，就可以完成目标要求，进行结果输出）

{ '军事:7'}

# 总结 #

所有的代码就是简单地四行

ls = ["汽车", "财经", "科技", "健康", "体育", "教育","文化","军事","娱乐","时尚"]  #文本数据
    print({ v:k for k,v in dict(enumerate(ls)).items()})  #贴标签
    
    
    label_mapping = { v:k for k,v in dict(enumerate(ls)).items()}  #贴标签后进行赋值
    print({ '{}:{}'.format(key,value) for key,value in filter(lambda x: x[1] == 7, label_mapping.items())})  #查找文本数据

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/109008429