python之如何將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為one-hot(獨(dú)熱編碼)
更新時間：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，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯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，需要將標(biāo)簽設(shè)定為one-hot格式，即每個標(biāo)簽的長度應(yīng)轉(zhuǎn)換為一個長度為類別數(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)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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