Кодирование метки зависимой переменной

Question

Я работаю над проблемой классификации Multiclass, которая содержит более 500 labels.Я использую OneVsRest Classifier.Мой labels находятся в тексте формы. Я хочу преобразовать этот текст labels в числа, поэтому я использую LabelEncoder(). Я преобразовал метки в числа, используяLabelEncoder() и закончили с обучением и тестированием. Я сохранил LabelEncoder() объект для дальнейшего использования в моем Validation данные.

Теперь я спрашиваю, когда я буду работать над новым набором проверок. Я не могу выполнить 'inverse transform' предсказанных этикеток.

Трианнинг / Тестирование:

    label_encoder = LabelEncoder()
    df['Label']= label_encoder.fit_transform(df['Label']) 
    np.save(r"../Label_Encoder/classes1.npy", label_encoder.classes_)
    training_data, testing_data, training_labels, testing_labels = \
    train_test_split(df.vec, df.Label, test_size=0.005) 

    clf1 = OneVsRestClassifier(LinearSVC(class_weight='balanced',random_state=0)).fit(training_data, training_labels)

Прогноз при проверке установлен:

df_to_predict = pd.read_excel(r"../data_val.xlsx")
label_enc = r"../Label_Encoder/classes1.npy"
predict_val = Pickled_Model.predict(df_to_predict.desc)
val_predictions_df1 = pd.Series(predict_val,name='Predicted')
val_predictions_df1['Predicted']= label_enc.inverse_transform(val_predictions_df1['Predicted']) **

Я использую приведенный выше код для предсказания. Однако строка, отмеченная как **сейчас работает. Как я могу подать заявкуinverse transform используя сохраненный Label Encoder object.