python - OneHotEncoder 之前和之后的不同结果

Question

我使用 OneHotEncoder 对 y 向量进行编码，运行我的神经网络并获得输出。 这里a代表我的y向量，b代表预测结果

a = np.array([[0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [1., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.]])
b=np.array([[0., 0., 0., 1.],
       [1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1.],
       [0., 1., 0., 0.]])
print(np.mean(a!=b))
print(np.mean(np.argmax(a,1)!=np.argmax(b,1)))

但在恢复编码后(使用np.argmax(a,1))，我得到输出:

0.35
0.7

这些值不应该相等吗？

Answer 1

您的问题来自于 a!=b 返回一个数组数组，检查每个索引处的元素是否不同。第一个返回数组的数组，其中第一个值为 [False False True True]，这意味着对于 a 和 b 中的第一项，前两个条目相同，后两个条目不同。请尝试以下操作:

print(a!=b)
>>>[[False False  True  True], [ True False  True False] ...

第二个返回一个数组，根据需要比较索引:

print(np.argmax(a,1)!=np.argmax(b,1))
>>>[ True  True False  True  True False  True False  True  True]