格式化标签为独热编码,keras.utils.np_utils.to_categorical

该博客介绍了如何使用Keras库中的`to_categorical`函数将离散数据转换为one-hot编码,这对于多分类问题的神经网络模型训练至关重要。通过示例展示了将一维整数数组转换为二进制类别矩阵的过程。
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.]]

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值