sklearn.LabelEncoder с невидимыми ранее значениями

Если sklearn.LabelEncoder установлен на обучающем наборе, он может сломаться, если он встретит новые значения при использовании в тестовом наборе.

Единственное решение, которое я мог бы предложить для этого, – сопоставить все новое в тестовом наборе (т. Е. Не принадлежащее к существующему классу) до "<unknown>" , а затем явно добавить соответствующий класс в LabelEncoder :

• Используя scikit-learn, как узнать SVM над небольшим набором данных?
• Scikit-learn: Как запустить KMeans на одномерном массиве?
• Подвыборки + классификация с использованием scikit-learn
• Неожиданные оценки перекрестной проверки с помощью scikit-learn LinearRegression
• Невозможно импортировать sklearn.model_selection в scikit-learn

 # train and test are pandas.DataFrame's and c is whatever column le = LabelEncoder() train[c] = le.fit_transform(train[c]) test[c] = test[c].map(lambda s: '<unknown>' if s not in le.classes_ else s) le.classes_ = np.append(le.classes_, '<unknown>') test[c] = le.transform(test[c]) 

Это работает, но есть ли лучшее решение?

Обновить

Как замечает @sapo_cosmico в комментарии, кажется, что выше не работает больше, учитывая то, что я предполагаю, это изменение реализации в LabelEncoder.transform , которое теперь, похоже, использует np.searchsorted (я не знаю, было ли это случай раньше). Поэтому вместо добавления класса <unknown> в список уже выделенных классов LabelEncoder его необходимо вставить в отсортированном порядке:

 import bisect le_classes = le.classes_.tolist() bisect.insort_left(le_classes, '<unknown>') le.classes_ = le_classes 

Однако, поскольку это кажется довольно неуклюжим в целом, я уверен, что для этого есть лучший подход.