【机器学习】keras中to_categorical函数解析

1.to_categorical的功能

简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果：

from keras.utils.np_utils import *
#类别向量定义
b = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
#调用to_categorical将b按照9个类别来进行转换
b = to_categorical(b, 9)
print(b)
 
执行结果如下：
[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

to_categorical最为keras中提供的一个工具方法，从以上代码运行可以看出，将原来类别向量中的每个值都转换为矩阵里的一个行向量，从左到右依次是0,1,2，...8个类别。2表示为[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]，只有第3个为1，作为有效位，其余全部为0。

2.one_hot encoding(独热编码)介绍

独热编码又称为一位有效位编码，上边代码例子中其实就是将类别向量转换为独热编码的类别矩阵。也就是如下转换

     0  1  2  3  4  5  6  7  8
0=> [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
1=> [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
2=> [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
3=> [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
4=> [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
5=> [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
6=> [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
7=> [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
8=> [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]