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我有一个形状(192, 224, 192, 1)的numpy数组。最后一个维度是整数类，我想要对其进行热编码。例如，如果我有12个类，我希望结果数组的值为(192, 224, 192, 12)，最后一个维数是全零，但原始值对应的索引处的维数为1。我可以用很多for循环来做这件事，但是我想知道是否有更好的方法来做这件事。
浏览 14提问于2020-09-11得票数 3
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我有一个包含大约25000行和32列的数据帧。我想把这个数据集分成一个训练和测试测试(80/20)。但是，存在某些列1-热编码。现在，当拆分数据时，我希望将每个1-hot编码列的相同比例放入训练集。0 0 0 0 1 0因此，在训练集中应该有80%的行我已经查看了Sci-kit learn中的不
浏览 16提问于2020-05-25得票数 2
我正在使用一个简单的卷积神经网络进行二进制分类，一切都很好，我正在寻找一种方法来将我的模型预测的输出转换为整数(0或1)。在最后一步，我有这样的指示：当我打印res_f的值时，结果如下：[0 ]。1.]我的问题是如何将res_f转换为整数？
浏览 0提问于2021-07-11得票数 0
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我正在处理一个蘑菇特征的数据集，以确定一个蘑菇是否有毒。我构建的模型可以工作，但我正在尝试使用OneHotEncoder作为练习编码的一种方式。我遇到的问题是拟合x和y的值。在下面的代码中，我得到了一个变量X的错误："drop not found“。('class', axis=1)
y = one.fit_transform(y) 我
浏览 14提问于2020-09-04得票数 0
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假设我有3个csv文件，它构成了用于在Keras中训练机器学习模型的数据集。1.53, 1.32根据这些数据，我将对这个人的表现好坏进行分类对于上面的数据，Joe具有良好的性能，而其余的性能较差。在角星中，上述数据集将被转换为numpy ndarray X_train和Y_train，并像下面那样输入到model.fit()；
model.fit(X_tr
浏览 0提问于2018-08-18得票数 1
我尝试实现一个热编码函数，其中我尝试执行以下操作：[ [0], [0], [1], [2] ][ [1, 0, 0], [1, 0, 0], [0,1, 0], [0, 0, 1] ][ [1. 0. 0.], [1. 0. 0.], [0. 1这两个numpy数组的</e
浏览 4提问于2022-04-03得票数 0
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我有一个numpy 2D数组，其值范围从0到59。我想用某种广播/索引(1,2行)来创建它--没有循环。
浏览 1提问于2017-08-07得票数 3
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我使用LSTM进行情感分析，使用不平衡的数据集，有86%的正类和14%的负类样本。这是一个很小的数据集，有472个句子，但它们是区域语言。Train_test_split比值为0.3。我在执行中有两个问题：from imblearn.over_sampling impor
浏览 1提问于2020-07-12得票数 1
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如何检查我的数据是否为一次热编码
、、、、
如果我有一个数据矩阵，我如何检查分类变量是否已被一次性编码？我需要使用LIME来解释我的预测，我读到LIME只有在您有类别标签而不是一个热编码列的情况下才有效。我找到了转换它的代码，但它只有在它被编码的情况下才能工作，否则列就变成了NaNs。
所以我需要一段代码来查看一个包含数据的numpy数组，并告诉我它是否是热编码的。
浏览 1提问于2021-03-17得票数 3
大多数列只是包含整数，但是其中3列有一个热编码的分类变量。它们不是使用Keras‘或sklearn的(或任何其他库的)一个热编码/嵌入功能来编码的，我只是在python中手动进行了编码。这是列中的第一行：可以看到，这个DataFrame列的元素都是嵌套的numpy数组<
浏览 1提问于2018-05-26得票数 0
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完整的代码附在下面一个关于csv文件的小信息中，它有15个类，78个输入维和超过60万个示例
dataframe = pandas.read_csv("C:/Users/bam/train.csv",
浏览 4提问于2020-01-23得票数 0
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在没有任何MLframe的情况下做MNIST教程，但是陷入了一个热编码阶段。它的大小是(10000，)1:0 1 0 0 0所以我做了个密码y_one=np.zeros(y.size, 10)
y_one[np.arange(y.siz
浏览 2提问于2020-04-29得票数 0
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我有一个带有形状(100,10)的numpy数组数据集。每一行都是一次热编码。我想把它转换成一个(100 )形状的nd数组，这样我就把每个向量行转换成一个整数，它表示非零索引的索引。是否有一种使用numpy或tensorflow快速完成此操作的方法？
浏览 4提问于2017-02-27得票数 36
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我有一个数据集，其中有三个类别，分为训练和测试；我如何计算每个类别在训练和测试中的出现次数？labels=[] # extract the class label from the filename
return (x_train, y_train), (x_test, y_test) X和y的形状x_test shape (1104, 32,
浏览 55提问于2021-04-28得票数 0
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我正在为我的TensorFlow模型编写一个特性工程方法。我试图根据tf.string中的字符将其转换为1-热编码向量。具体来说，假设我有一个TF输入字符串"UDRLURDL“(在我的例子中，每个字符对应于一个方向)。我想把这个字符串转换成一个向量，比如1-热编码的float32s。我们有4个字符(UDRL)，所以1热编码输出将是 [1, 0, 0, 0],
浏览 5提问于2017-05-10得票数 3
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我的最终目标是应用LDA将每个句子分类为一个主题。在此之前，我想对文本进行一次热编码。我面临的问题是，我想要在一个numpy数组中每个句子编码一个热代码，以便能够将其输入到LDA中。如果我想要对全文进行一次热编码，我可以很容易地使用这两行代码。numpy数组中对每个句子进行热编码。from numpy import array
浏览 0提问于2019-02-23得票数 2
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我正在尝试使用y_train tensorflow构建一个热编码的mnist数据集。我不知道怎么做？encoding在哪里，如在tf.one_hot中，我对indices & depth参数的输入应该是什么完成一次热编码之后，如何从2d-张量将其转换回numpy数组？
浏览 1提问于2019-06-20得票数 4
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