Tensorflow - 레이블인코딩 된 y값을 원핫인코딩으로 바꾸기

 

위의 0부터 9까지의 클래스로 분류된 numpy array를 One-Hot encoding으로 변환하려고 한다.

numpy 라이브러리에는 없지만, 머신러닝 과정에서 유용한 numpy array를 다루는 기능들을

keras.utils 라이브러리에서 제공한다.

 

 

tf.keras.utils.to_categorical

• 레이블 인코딩 된 배열 y를 원핫인코딩으로 변환
• num_classes: 총 클래스 수. 입력하지 않았을 때, default 값은 max(y) + 1

import tensorflow as tf

# 0부터 9까지의 클래스로 분류된 ndarray
y_train
>>> array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8)

# 원핫인코딩으로 변환
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)

y_train
>>>
array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 1., 0.]], dtype=float32)
       
y_train[0]
>>> array([0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)