44、深度学习中的特征编码与文本预处理

深度学习中的特征编码与文本预处理

在深度学习中，数据预处理是至关重要的一步，它能够将原始数据转换为适合模型训练的格式。本文将详细介绍几种常见的特征编码方法和文本预处理技术，包括离散化层、类别编码层、字符串查找层、哈希层、嵌入层以及文本向量化层，并给出相应的代码示例。

1. 离散化层（Discretization Layer）

离散化层的目标是将数值特征转换为类别特征，通过将数值范围（称为“箱”）映射到类别。这对于具有多峰分布的特征或与目标具有高度非线性关系的特征非常有用。

操作步骤 ：
1. 定义数值特征，例如年龄：

import tensorflow as tf

age = tf.constant([[10.], [93.], [57.], [18.], [37.], [5.]])

2. 创建离散化层并指定箱边界：

discretize_layer = tf.keras.layers.Discretization(bin_boundaries=[18., 50.])

3. 应用离散化层将年龄特征转换为类别：

age_categories = discretize_layer(age)
print(age_categories)
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