假设我有label = ['Male', 'Female', 'Undefined']. 如果我将其标记为：
[[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
与将其标记为
[0, 1, 2]然后稍后对数据进行规范化？
关于这个话题，如果我有另一个特征age，当然只有1的长度。如果我选择一种热编码，我将如何输入Age和Gender，因为现在Gender的长度变成了3？我正在使用 Keras。
一个热编码和将分类标记为标量值然后标准化批次之间是否有不同？
数据挖掘
机器学习
喀拉斯
2022-03-03 19:15:37
1个回答
第二个选项是错误的。如果您标记Male, Female,Undefined因为[0, 1, 2]您将类别视为数字。这是不正确的。网络以这种方式会学到一些东西，比如Undefined > Female，这是没有意义的。
您需要一种热编码来处理这些变量：它们不是可以放在刻度上的数值。
关于这个Age问题：如果这是一个数值变量（我猜是用年表示？），那么您可以毫无问题地将其直接输入神经网络。
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