Keras中的to_categorical()函数：实现标签独热编码的简便方法
在机器学习中，我们经常需要将标签进行独热编码（one-hot encoding）。独热编码是将离散特征的每个可能取值转换为一个二进制向量，只有一个元素为1，其余都为0。在Keras中，我们可以使用to_categorical()函数来实现标签的独热编码，这是一种简便的方法。
to_categorical()函数是Keras的一个辅助函数，可以将整型向量转换为二进制(class)矩阵。函数可以有两种用法：
1. 使用默认参数
to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')
参数说明：
- y：代表类别的整型向量，可以是任意长度的一维或二维的整型或浮点型向量。
- num_classes：表示输出的维度，如果未给定，则根据输入数据自动推断。
- dtype：输出数据的类型，默认为'float32'。
返回值：
- 一个二维的矩阵表示独热编码后的标签。
使用默认参数时，to_categorical()函数会根据输入的整型向量y自动推断输出维度，然后将其转换为一个二进制矩阵。
下面是一个使用默认参数的例子：
import numpy as np from keras.utils import to_categorical # 输入数据 y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 使用to_categorical()进行独热编码 one_hot = to_categorical(y) print(one_hot) # 输出结果 # [[ 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. 0. 0. 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. 0. 0. 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. 0. 0. 1.]]
在这个例子中，我们先创建了一个包含整数0到9的一维数组。然后，使用to_categorical()函数对数组进行独热编码，将其转换为一个二维的矩阵。每个整数都被转换为一个只有一个元素为1的二进制矩阵。
2. 指定输出维度
to_categorical(y, num_classes=10, dtype='float32')
在某些情况下，我们可能需要手动指定输出矩阵的维度。例如，如果我们的标签中有20个类别，但是to_categorical()函数默认将输出矩阵的维度设置为10，那么我们就需要手动指定维度为20。
下面是一个手动指定输出维度的例子：
`python
import numpy as np
from keras.utils import to_categorical
# 输入数据
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
# 使用to_categorical()进行独热编码
one_hot = to_categorical(y, num_classes=12)
print(one_hot)
# 输出结果
# [[ 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.