神经网络方法数据标签处理LabelEncoder

最新推荐文章于 2025-06-22 07:52:27 发布
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分类专栏： fen 文章标签： LabelEncoder fit_transform to_categorical
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23534759/article/details/78821886
本文探讨了在神经网络分类任务中如何使用LabelEncoder进行数据预处理，将不连续的标签转换为向量表示。通过引入sklearn.preprocessing库的LabelEncoder和keras.utils的np_utils.to_categorical，将标签编码，使得神经网络的输出层能够以向量形式表示类别，其中向量的1位置对应于所属的类别。

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本文介绍一个简单的编码转换方式。对不连续的标签编码成向量表示。

这个方法，用在神经网络实现分类任务时比较常见，对于神经网络输出层，输出一个向量，可以定义哪个维度是1，就代表是哪个类别。

#导包

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

from keras.utils import np_utils

#例子

a = [1, 2, 3, 4, 2, 1, 1, 2, 4]
encoder = LabelEncoder()
encoded_Y = encoder.fit_transform(a)
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)

print(dummy_y, dummy_y.shape)

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