深度学习——对标签进行One-hot编码

最新推荐文章于 2024-10-07 23:21:25 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38153403/article/details/90753557
本文介绍了一种使用Python的sklearn库进行One-hot编码的方法。通过定义一个名为One_hot的函数，该函数接受一个标签列表作为输入，并将其转换为One-hot编码格式。此过程涉及到将类别标签转换为二进制向量，对于深度学习和机器学习任务中处理分类变量至关重要。

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import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
def One_hot(labels):
num_class=10
lb=LabelBinarizer().fit(np.array(range(num_class)))
labels=lb.transform(labels)
return labels

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特征工程之One-Hot编码、label-encoding、自定义编码
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转载https://yq.aliyun.com/articles/126741
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自己写一个小例子，方便大家清楚ont-hot编码。如果有问题，还希望大家多多指教，如果有问题，可以及时和我联系
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