我認為 sklearn.OneHotEncoder、pandas.get_dummies 和 keras.to_categorical 的目的相同。但我不知道有什么區別。
uj5u.com熱心網友回復:
除了輸出/輸入型別的不同外沒有區別,它們都達到了相同的結果。
有一些技術差異:
Keras 很簡單,你給他目標向量,他對它進行 one-hot 編碼,如果你需要對標簽向量進行編碼,請使用 keras。
Pandas 是最復雜的,它為每一類資料創建一個新列,好的部分是它適用于您只想對其中一個列進行單熱處理的資料幀(所以你可以說這更像是一個多用途方法,但如果您需要訓練 NN,則不是首選選項)
sklearn 允許你在同一個變數中對多個特征進行一次性編碼,比使用 keras 提供的更靈活一點,如果來自 keras 的方法太簡單,請嘗試使用 sklearn,如果 keras 足夠堅持使用它。
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