どのように対応する機能を元に戻すことができますか？

Question

パンダのデータフレームの2つの列をnumpy配列に変換して、機械学習の問題のための機能とラベルとして使用しました。

コード：

train_index, test_index = next(iter(ShuffleSplit(len(labels), train_size=0.2, test_size=0.80, random_state=42))) 

features_train, features_test, = X[train_index], X[test_index] 
labels_train, labels_test = labels[train_index], labels[test_index] 

clf = DecisionTreeClassifier() 
clf.fit(features_train, labels_train) 
pred = clf.predict(features) 
print pred 

特長は、現在、周波数カウントの配列（私はフィットし、私のオリジナルパンダのデータフレームの列を変換するために、以前のCountVectorizerを使用）です。私はpredとして保存されたラベルの完全なリストを持っていますが、私は自分のパンダのデータフレームにラベルのリストを返すことができるように、それぞれのラベルに対応する機能が欲しいです。

Answer 1

予測の順序付けは、渡されたデータと同じです（@Ulfが指摘したように、ここでは「フィーチャー」という用語を間違って使用しています）、フィーチャは行列の列です、特定のオブジェクトはcountvectorizerを使用してカウントします。観測データ、サンプルデータ、データポイントなど）は、現在あなたがフィーチャと呼んでいるものです。従って、サンプルラベルのペアを見るためには、単にそれらを一緒にzip圧縮することができます

pred = clf.predict(features) 
for sample, label in zip(features, pred): 
    print sample, label 

あなたが実際に各列の意味を回復したい場合は、あなたのCountVectorizerがあなたの男です。どこかのコードで、あなたが

vectorizer = CountVectorizer(...) 

、後でそれを作成したがここでは、2つの行のセットを取得している今、あなたは

pred = clf.predict(features) 
for sample, label in zip(features, pred): 
    print vectorizer.inverse_transform(np.array([sample])), label