sm.categorical
时间: 2024-04-02 16:34:26 浏览: 8
现在我明白了,您的问题是关于categorical变量的。categorical变量是指具有有限个取值的变量,例如性别、颜色、职业等等。在数据分析中,我们通常需要将categorical变量转化为数字形式才能进行建模和分析。常见的方法包括one-hot encoding和label encoding。其中,one-hot encoding是将每个取值都转化为一个二元变量,label encoding则是给每个取值分配一个数字编码。这样做的目的是为了让计算机能够处理这些变量,并在建模时能够合理地考虑它们的影响。
相关问题
torch.distributions.Categorical
torch.distributions.categorical是PyTorch中的一个概率分布模块,用于生成分类分布。
该模块包含了一个Categorical类,可以用来创建分类分布对象。分类分布用于生成从一组离散概率分布中选择的随机样本。Categorical类的构造函数需要一个1-D张量probs,其中每个元素都是该类别被选中的概率。可以使用这个类的sample()方法生成从这个分布中采样的值,或者使用log_prob()方法计算一个或多个给定值的对数概率。
例如,以下代码创建了一个包含3个类别的分类分布,其中第一个类别的概率为0.5,第二个和第三个类别的概率分别为0.25:
```python
import torch
probs = torch.tensor([0.5, 0.25, 0.25])
categorical_dist = torch.distributions.categorical.Categorical(probs=probs)
```
可以使用sample()方法从分类分布中生成一个样本:
```python
sample = categorical_dist.sample()
```
可以使用log_prob()方法计算样本的对数概率:
```python
log_prob = categorical_dist.log_prob(sample)
```
这里的样本是一个从分类分布中随机生成的整数,它的值介于0和2之间,对应于分布中的三个类别。
torch.distributions.categorical
torch.distributions.categorical是PyTorch中的一个概率分布模块,用于生成分类分布。
该模块包含了一个Categorical类,可以用来创建分类分布对象。分类分布用于生成从一组离散概率分布中选择的随机样本。Categorical类的构造函数需要一个1-D张量probs,其中每个元素都是该类别被选中的概率。可以使用这个类的sample()方法生成从这个分布中采样的值,或者使用log_prob()方法计算一个或多个给定值的对数概率。
例如,以下代码创建了一个包含3个类别的分类分布,其中第一个类别的概率为0.5,第二个和第三个类别的概率分别为0.25:
```python
import torch
probs = torch.tensor([0.5, 0.25, 0.25])
categorical_dist = torch.distributions.categorical.Categorical(probs=probs)
```
可以使用sample()方法从分类分布中生成一个样本:
```python
sample = categorical_dist.sample()
```
可以使用log_prob()方法计算样本的对数概率:
```python
log_prob = categorical_dist.log_prob(sample)
```
这里的样本是一个从分类分布中随机生成的整数,它的值介于0和2之间,对应于分布中的三个类别。
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