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python之如何將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為one-hot(獨(dú)熱編碼)

 更新時(shí)間：2023年06月25日 15:20:05   作者：云端淺藍(lán)  
這篇文章主要介紹了python之如何將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為one-hot(獨(dú)熱編碼)問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為one-hot(獨(dú)熱編碼)

問題描述

在利用categorical_crossentropy作為損失函數(shù)時(shí)，需要將標(biāo)簽設(shè)定為one-hot格式，即每個(gè)標(biāo)簽的長度應(yīng)轉(zhuǎn)換為一個(gè)長度為類別數(shù)的向量，該向量除了所屬的類別位置為1之外，其他位置值為0。

from keras.utils.np_utils import to_categorical
categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)

示例：

import numpy as np
int_labels = np.array([2,1,3,5])
from keras.utils.np_utils import to_categorical
categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)
print(categorical_labels)

將矩陣X轉(zhuǎn)換為one-hot矩陣

Python中將X（假設(shè)X的大小為1*m，類別為k類）轉(zhuǎn)換為one-hot矩陣

準(zhǔn)備一個(gè)eye（k）矩陣，然后根據(jù)X將對應(yīng)的列取出來。（或者把行取出來再轉(zhuǎn)置）

def conv_to_one_hot(X,n):
? ? X = np.array(X)
? ? refer = np.eye(n)
? ? X_one_hot = refer[X]
? ? return X_one_hot.T
X=[3,5,4,7]
print(conv_to_one_hot(X,8))

結(jié)果為：

[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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