np_utils.to_categorical（）函数

已于 2022-03-03 17:12:58 修改
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分类专栏： Python内置函数 文章标签： 深度学习 机器学习 分类
于 2022-03-03 17:11:14 首次发布
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1. np_utils.to_categorical（）函数作用：

对数据的label进行one-hot encoding转换。在深度学习中做分类时，需要将figure的label转化为one-hot encoding。怎么转换的请参考我关于one-hot encoding的介绍：

One-Hot Encoding（独热码）_Fwuyi的博客-优快云博客

2. np_utils.to_categorical（）函数参数：

np_utils.to_categorical(数据的label)

浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法
12-17
如下所示： to_categorical(y, num_classes=None, dtype=’float32′) 将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。 返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classes。说出来显得复杂，请看下面实例。 import keras ohl=keras.utils.to_categorical([1,3]) # ohl=keras.utils.to_cat
np_utils.to_categorical函数
路人的博客
05-01 7762
np_utils.to_categorical np_utils.to_categorical作用： to_categorical()用于分类，将标签转为one-hot编码。 np_utils.to_categorical参数： np_utils.to_categorical(y, num_classes) 参数: y:向量（数据的label），函数作用后，返回对应矩阵形式(从0到num_classes的整数)。 若num_classes=3，则y应为[0,1,2] num_classes:种类
格式化标签为独热编码，keras.utils.np_utils.to_categorical
沃·夏澈德的博客
07-28 1110
import numpy as np from keras.utils.np_utils import to_categorical a = np.array([1,0,0,1,0]) b = to_categorical(a) print(a) print('--------------') print(b) [1 0 0 1 0] -------------- [[0. 1.] [1. 0.] [1. 0.] [0. 1.] [1. 0.]]
keras中to_categorical函数解析
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1.to_categorical的功能 简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果： from keras.utils.np_utils import * #类别向量定义 b = [0,1,2,3,4,5,6,7,8] #调用to_categorical将b按照9个类别来进行转...
keras.utils.to_categorical函数
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05-22 231
keras.utils.to_categorical函数
怎么调用numpy库里的np_utils.to_categorical
04-20
要使用numpy库中的np_utils.to_categorical函数，首先需要导入该函数： ``` from keras.utils import np_utils ``` 然后可以使用np_utils.to_categorical函数将一个整数数组（一维或二维）转换为独热编码数组： ``` ...
keras.utils.to_categorical和one hot格式解析
09-16
`keras.utils.to_categorical`是Keras库中的一个实用函数，用于将分类数据从整数向量转换为二进制类矩阵，这是机器学习中常用的一种数据预处理方式，特别是对于多分类问题。该函数的主要目的是为了适应多类别交叉熵...
label = np_utils.to_categorical(label, numclass
09-07
label = np_utils.to_categorical(label, num_...综上所述，np_utils.to_categorical(label, num_classes)是一个用于进行标签独热编码的函数，可以将原始的标签数据转换为适合机器学习和深度学习模型使用的形式。
np_utils.to_categorical(y_train)
05-25
具体来说，假设 y_train 是一个长度为 n 的一维数组，取值范围为 0 到 num_classes - 1，那么 np_utils.to_categorical(y_train) 将返回一个形状为 (n, num_classes) 的二维数组，每一行表示一个样本的独热编码。...
keras，utils中的to_categorical()函数
moshiyaofei的博客
02-28 2193
a=[1,2,3,4,5] classes=to_categorical( a,num_classes=6 ) print classes num_classes包含0.
keras.utils.to_categorical用法
studyvcmfc的专栏
05-20 390
https://blog.csdn.net/Arthur_Holmes/article/details/90400946?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase
to_categorical函数介绍
星之所望的博客
03-14 2375
to_categorical就是将类别标签向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。每一个标签用矩阵的对应的行向量来表示。 np_utils.to_categorical(数据的类别标签, 总类别数) 例如类别的标签为0、1、2、3、4，将数据分为这5类，则经过to_categorical函数作用后。 0—1 0 0 0 0 1—0 1 0 0 0 2—0 0 1 0 0 3—0 0 0 ...
to_categorical的用法
lllindada的博客
02-26 9153
to_categorical(y, num_classes=None) 将类别向量(从0到nb_classes的整数向量)映射为二值类别矩阵, 用于应用到以categorical_crossentropy为目标函数的模型中. 参数 y: 类别向量 num_classes:总共类别数 to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。
tensorflow相关函数__ to_categorical
untilyouydc
12-26 2995
函数声明： to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 作用：将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。 返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * n...
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12-27 9439
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