sklearn中各种分类器回归器都适用于什么样的数据
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最近在拿 sklearn 做中文文本分类器，
网上找到的例子都是拿带标签的数据，二八划分后，八成用于训练模型，两成用于测试，
然后分析测试结果看精确度。
现在，我已经使用训练数据做好了模型训练（存在文本分类器的对象了），
拿一段之前数据集里面没有的文本数据，使用训练好的文本分类器做类别预测，
问题是如何拿到预测的类别的名称呢。。。
代码如下：
# cls 是之前已经训练好的文本分类器对象
pred = clf.predict(X_new)
怎样从预测结果 pred （ ndarray ）获取到分类的类别名称呢看
我有尝试过如下的方式去获取：
label_list = list()
网上找到的例子都是拿带标签的数据，二八划分后，八成用于训练模型，两成用于测试，
然后分析测试结果看精确度。
现在，我已经使用训练数据做好了模型训练（存在文本分类器的对象了），
拿一段之前数据集里面没有的文本数据，使用训练好的文本分类器做类别预测，
问题是如何拿到预测的类别的名称呢。。。
代码如下：
# cls 是之前已经训练好的文本分类器对象
pred = clf.predict(X_new)
怎样从预测结果 pred （ ndarray ）获取到分类的类别名称呢看
我有尝试过如下的方式去获取：
label_list = list()
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