sklearn.preprocessing中LabelEncoder的类似方法？

Question

为了编码像sex这样的分类数据，我们通常在LabelEncorder()中使用scikit learn。但是，如果我要使用Tensorflow而不是Scikit Learn，那么执行此类任务的等效功能或方法是什么？我知道我们可以用one hot encoding轻松地做tensorflow，但之后它会创建标签为10，01而不是1，0。

Answer 1

TensorFlow中有一个名为tf.feature_columns的包，它包含4个从输入数据创建分类列的方法：

• categorical_column_with_hash_bucket（...）：将输入值哈希到固定数量的类别
• categorical_column_with_identity（...）：如果您有数字输入，并且您希望将值本身视为分类列
• categorical_column_with_vocabulary_list（...）：根据固定（记忆）单词列表输出类别
• categorical_column_with_vocabulary_file（...）：与_list相同，但从文件中读取词汇表

该软件包还提供了更多将输入数据输入模型的方法。有关概述，请参阅该软件包开发人员编写的blogpost。