sklearn.preprocessing 中 LabelEncoder 的类似方法？

Question

对于像sex 这样的分类数据，我们通常在scikit learn 中使用LabelEncorder()。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tensorflow 轻松地做one hot encoding，但是它会创建标签为10，01 而不是1，0。

Answer 1

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

• categorical_column_with_hash_bucket(...)：将输入值散列到固定数量的类别
• categorical_column_with_identity(...)：如果您有数字输入并且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导入模型的方法。有关概述，请参阅此软件包开发人员编写的 blogpost。