Sklearn Label Encoder Обратное преобразование с неожиданными прогнозами

Question

У меня есть набор данных, который я использую Label Encoder для классификации моих данных (из строк в числа).

Затем я использую библиотеку Surprise для обучения модели системы рекомендаций.

Я получаю прогнозы, используя следующий код:

# A reader is still needed but only the rating_scale param is requiered.
reader = Reader(rating_scale=(1, 100))

# The columns must correspond to user id, item id and ratings (in that order).
data = Dataset.load_from_df(df_categorized, reader)

# First train an SVD algorithm on the dataset.
trainset = data.build_full_trainset()
algo = SVD()
algo.fit(trainset)

# Than predict ratings for all pairs (u, i) that are NOT in the training set.
testset = trainset.build_anti_testset()
predictions = algo.test(testset)

top_n = get_top_n(predictions, n=5)

Я использовал метод top_n, который получает рекомендации top_n следующим образом:

def get_top_n(predictions, n=5):
    '''Return the top-N recommendation for each user from a set of predictions.

    Args:
        predictions(list of Prediction objects): The list of predictions, as
            returned by the test method of an algorithm.
        n(int): The number of recommendation to output for each user. Default
            is 10.

    Returns:
    A dict where keys are user (raw) ids and values are lists of tuples:
        [(raw item id, rating estimation), ...] of size n.
    '''

    # First map the predictions to each user.
    top_n = defaultdict(list)
    for uid, iid, true_r, est, _ in predictions:
        top_n[uid].append((iid, est))

    # Then sort the predictions for each user and retrieve the k highest ones.
    for uid, user_ratings in top_n.items():
        user_ratings.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        top_n[uid] = user_ratings[:n]

    return top_n

Поскольку данные сначала были классифицированы с использованием Label Encoder, top_n ссылается на userId как кодированные значения, а рекомендованный контент - как на кодированные значения.

Как мне преобразовать данные обратно в некодированные значения?

Я попытался получить ключи, возвращаемые из top_n (кодированный userId), и использовать метод обратного преобразования кодировщиков меток, однако, поскольку он находится в dict, у него нет индексации, необходимой для работы метода. То же самое касается рекомендуемого содержимого, которое хранится в качестве значений в dict.