原本numpy有85个类,转换成onehot之后只有两个类了,这是为什么
时间: 2024-05-21 13:12:48 浏览: 9
这可能是因为将数据转换成one-hot编码时,将原始数据中的每个类别都转换成了一个独热向量。如果数据中有85个不同的类别,那么转换后就会得到85个长度为1的向量。但是,由于one-hot编码要求所有向量的元素之和为1,所以85个长度为1的向量经过转换后只剩下了两个等价的向量,一个表示类别1,另一个表示其他类别。因此,原本的85个类被合并成了仅有的两个类别。
相关问题
为什么numpy转换成onehot之后只剩两个类
我不确定你在哪个具体的情境下遇到了这种情况,但是可能的原因有很多。最常见的一个原因是,numpy转换成onehot之后,如果输入的原始数据中只有两种不同的取值,那么经过onehot编码之后,就只会剩下两个类别(即0和1)。另外,也可能是在onehot编码时出现了错误,需要具体看你使用的代码。无论是哪种情况,都需要仔细检查输入数据和代码实现,以确定其中的问题。
利用python写一个CNN代码,输入数据为3类一维信号,对这3类一维信号进行识别
以下是一个简单的CNN代码,用于对三类一维信号进行分类识别。
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
from keras.utils import to_categorical
# 生成训练数据
signal_1 = np.random.normal(0, 1, size=(500, 1))
signal_2 = np.random.normal(5, 1, size=(500, 1))
signal_3 = np.random.normal(10, 1, size=(500, 1))
X_train = np.vstack([signal_1, signal_2, signal_3])
y_train = np.array([0] * 500 + [1] * 500 + [2] * 500)
# 将类别转换为One-hot编码
y_train = to_categorical(y_train)
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(500, 1)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 生成测试数据
test_signal_1 = np.random.normal(0, 1, size=(100, 1))
test_signal_2 = np.random.normal(5, 1, size=(100, 1))
test_signal_3 = np.random.normal(10, 1, size=(100, 1))
X_test = np.vstack([test_signal_1, test_signal_2, test_signal_3])
y_test = np.array([0] * 100 + [1] * 100 + [2] * 100)
# 将类别转换为One-hot编码
y_test = to_categorical(y_test)
# 评估模型
loss, acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test accuracy:", acc)
```
这个代码中,我们首先生成了三类不同的一维信号作为训练数据,每种信号各500个样本。然后,我们将这些信号堆叠在一起,形成一个500x1的输入矩阵X_train,同时将对应的标签y_train转换为One-hot编码。
接下来,我们定义了一个简单的CNN模型,包括两个卷积层、一个最大池化层、一个Flatten层和两个全连接层。模型的最后一层采用softmax激活函数,用于多分类输出。
我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数编译了模型,然后使用X_train和y_train来训练模型。在训练过程中,我们设置了10个epochs和批量大小为32。
最后,我们生成了100个测试样本,并使用X_test和y_test来评估模型的性能。我们计算了模型的损失和准确率,并输出了测试准确率。
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