one_hot: 用于类标签数组的独热编码函数

一个用于对类标签执行独热编码的函数。

从 mlxtend.preprocessing 导入 one_hot

概述

典型的用于分类的监督机器学习算法假设类标签是名义的（类别的一种特殊情况，不暗示顺序）。名义特征的一个典型例子是“颜色”，因为我们不能说（在大多数应用中）“橙色 > 蓝色 > 红色”。

one_hot 函数提供了一个简单的接口，用于将类标签整数转换为所谓的独热数组，其中每个唯一标签在新数组中表示为一个列。

例如，假设我们有来自 3 个不同类别：0、1 和 2 的 5 个数据点。

y = [0, # sample 1, class 0 
     1, # sample 2, class 1 
     0, # sample 3, class 0
     2, # sample 4, class 2
     2] # sample 5, class 2

独热编码后，我们得到以下数组（请注意，每行中“1”的索引位置表示该样本的类标签）

y = [[1,  0,  0], # sample 1, class 0 
     [0,  1,  0], # sample 2, class 1  
     [1,  0,  0], # sample 3, class 0
     [0,  0,  1], # sample 4, class 2
     [0,  0,  1]  # sample 5, class 2
     ])

示例 1 - 默认

from mlxtend.preprocessing import one_hot
import numpy as np

y = np.array([0, 1, 2, 1, 2])
one_hot(y)

array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

示例 2 - Python 列表

from mlxtend.preprocessing import one_hot

y = [0, 1, 2, 1, 2]
one_hot(y)

array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

示例 3 - 整数数组

from mlxtend.preprocessing import one_hot

y = [0, 1, 2, 1, 2]
one_hot(y, dtype='int')

array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]])

示例 4 - 任意数量的类标签

from mlxtend.preprocessing import one_hot

y = [0, 1, 2, 1, 2]
one_hot(y, num_labels=10)

array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

API

one_hot(y, num_labels='auto', dtype='float')

类标签的独热编码

参数

• y : 类似数组，形状 = [n_classlabels]

  由类标签组成的 Python 列表或 numpy 数组。

• num_labels : int 或 'auto'

  类标签数组中唯一标签的数量。如果设置为 'auto'，则从输入数组推断唯一标签的数量。

• dtype : str

  输出数组的 NumPy 数组类型（float, float32, float64）。

返回

• ary : numpy.ndarray, 形状 = [n_classlabels]

  独热编码数组，其中每个样本在返回数组中表示为一个行向量。

示例

有关使用示例，请参阅 https://mlxtend.cn/mlxtend/user_guide/preprocessing/one_hot/