python - Keras建模: Do I need one-hot encoding and if so how?

Question

我希望得到您的帮助来使用 Keras 设置模型。我有一个数据集，其中包含年龄或工资等区间数据。然后它还包含例如性别(男/女)或部门(销售/人力资源/财务/服务)。

我假设对于例如“性”我可能会选择 0/1 。但是对于部门 1/2/3/4 我认为我最好使用 one-hot 编码？

如果是这样，我不清楚数据框应该是什么样子。我们只看三个字段:

EmpNo    Sex    Dept
1        0      [0,0,1,0]
2        1      [0,0,0,1]
3        0      [1,0,0,0]
4        0      [0,0,1,0]

或者它需要看起来像这样:

EmpNo    Sex    Dept_1    Dept_2    Dept_3    Dept_4
1        0      0         0         1         0
2        1      0         0         0         1
3        0      1         0         0         0
4        0      0         0         1         0

如您所见，我不清楚 Keras 中可以处理什么以及如何处理它。当然，可以处理第二个，但我会发现第一个设置更容易控制。还有其他评论吗？我走在正确的道路上吗？

Answer 1

数据框看起来像第二种类型:

EmpNo    Sex    Dept_1    Dept_2    Dept_3    Dept_4
1        0      0         0         1         0
2        1      0         0         0         1
3        0      1         0         0         0
4        0      0         0         1         0

您正在将单列多类别数据更改为多列单类别数据。
引用:https://machinelearningmastery.com/why-one-hot-encode-data-in-machine-learning/