这种 one-hot 矢量转换是如何工作的？

Posted 2023-02-23

【中文标题】这种 one-hot 矢量转换是如何工作的？

【英文标题】：How does this one-hot vector conversion work?

【发布时间】：2017-12-17 12:59:18

【问题描述】：

当我从事机器学习项目时，我一直在寻找一行代码来将我的标签变成单热向量。我在 Reddit 上从 u/benanne 看到了这行漂亮的代码。

np.eye(n_labels)[target_vector]

例如，对于 target_vector = np.array([1, 4, 2, 1, 0, 1, 3, 2])，它返回 one-hot 编码值：

np.eye(5)[target_vector]
Out: 
array([[ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

虽然它确实有效，但我不确定它如何或为什么有效。

【问题讨论】：

我从未见过如此优雅的生成 OHV 的方法。

这是top voted SO question. 的第二个答案。可能应该是公认的答案，因为它可以很好地处理 n-d 1HA

【参考方案1】：

ndarray[[0]]是选择ndarray中的第一行

t = np.arange(9).reshape(3,3)
print t
print t[[1]]

输出是

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
[[3 4 5]]

【参考方案2】：

这很简单。 np.eye(n_labels) 创建一个大小为 n_labels 的单位矩阵，然后使用 target_vector 从该矩阵中选择与当前目标的值相对应的行。由于单位矩阵中的每一行都包含一个 1 元素和其余的 0，因此每一行都是有效的“一个热编码”。

【讨论】：

这是使用另一个数组索引 NumPy 数组，如下所述：docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html#index-arrays。第一个数组是大小为 n_labels 的单位矩阵。第二个数组选择每个目标对应的 one-hot 行。