我有一个标签为 0-4 的数据集。我使用以下代码将它们一次性编码为 np 数组:labels = (np.arange(5) == labels[:, None]).astype(np.float32)。我的问题是，我们是否必须对它们进行一次热编码？我可以只保留 0-4 之间的数字/ float 标签并使用它们吗？如果是这样怎么办？
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你的标签是什么？
它们是“水平”、“强度”还是某种“度量”？？
如果是，最好不要对它们进行编码，只需将它们压缩在 0 和 1 之间。然后您的模型将能够计算一个结果，即强度。但它永远不会准确。
如果没有，那么您应该对标签进行编码，因为每个数字彼此无关，它们是“离散的”，并且您的模型最好也显示离散结果。那么每个结果将是每个类别的结果的可能性(可能不完全是概率，具体取决于模型的参数)。
所以，简而言之:如果你想测量某物的强度，一个变量。如果您想要不同“类”的可能性，请创建 one-hot 向量。
关于machine-learning - Keras 是否需要一种热编码？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45943827/