지미뉴트론 개발일기

파이썬 판다스 one-hot encoding 함수 예제 파이썬 데이터프레임에서 범주형 column에 대하여 원핫인코딩을 손쉽게 진행하는 방법을 pandas의 get_dummies() 함수의 사용 예시를 통해서 다루어보도록 하겠습니다. 아래와 같이 숫자형 컬럼 2개와 범주형 컬럼 2개로 구성된 데이터프레임을 가정하겠습니다. import pandas as pd import numpy as np a = {'A' : [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B' : [10, 20, 30, 40, 50, 60], 'class' : ['가', '가', '나', '나', '다', '다'], 'level' : ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', np.nan]} df = pd.DataFrame(a) df 기본 사..

텐서플로우 원핫 벡터 생성 함수 tf.one_hot() 사용법 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 tensorflow에서 원핫 인코딩을 바로 진행할 수 있게 해주는 tf.one_hot 함수의 사용법에 대해서 간단히 다루어보도록 하겠습니다. 이 글은 텐서플로우 공식 문서의 tf.one_hot 함수 설명 글을 바탕으로 작성되었습니다. 원핫 인코딩(One-hot Encoding)이란? 원핫 인코딩은 딥러닝 과정에서 loss 함수 계산을 용이하게 해주어 학습의 효율을 증가시킬 수 있고, 범주형 변수를 머신러닝에 사용가능하게 만들어주는 방법입니다. 10장의 강아지, 고양이, 여우, 호랑이 사진들의 목록이 있다고 할 때, 이를 단일 벡터로 만든 경우와, 원핫 인코딩으로 표현한 결과는 아래 그림처럼 요약이 가능합니다...