multi-hot编码
时间: 2023-11-26 10:05:33 浏览: 196
多热编码(multi-hot encoding)是一种数据编码技术,用于将多个类别或特征转换为数字向量。在多热编码中,每个类别或特征都被分配一个唯一的二进制位或位置,如果一个样本属于这个类别或具有这个特征,则对应的位置上的值为1,否则为0。因此,多个类别或特征的组合可以被编码为一个二进制向量,其中多个位置上的值为1。
例如,考虑一个问题分类任务,有三个类别:体育、政治和娱乐。如果一个样本属于体育和政治两个类别,那么它可以被编码为[1,1,0]。这个编码表示该样本属于体育和政治,但不属于娱乐。
多热编码在机器学习中经常用于处理分类变量和特征工程中。它可以用于许多算法,如逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等。
相关问题
现有TCR数据集,每条TCR有对应抗原的标签。为实现对TCR抗原特异性二分类预测,使用Keras库来搭建CNN模型,并利用Tokenzier将CDR3序列转化为数字序列,再利用pad_sequences将数字序列填充到相同长度。然后将标签转化为one-hot编码,并划分训练集和测试集。使用fit函数来训练模型,并使用acc、AUPRC和AUROC等评价指标对模型进行评估。python代码怎么写?
以下是一个简单的示例代码,用于搭建CNN模型并进行TCR抗原特异性二分类预测:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, average_precision_score
# 加载TCR数据集和标签
tcr_data = np.load("tcr_data.npy")
antigen_labels = np.load("antigen_labels.npy")
# 将CDR3序列数字化
tokenizer = Tokenizer(num_words=20, char_level=True)
tokenizer.fit_on_texts(tcr_data)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(tcr_data)
max_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length, padding='post')
# 将标签转化为one-hot编码
num_classes = len(np.unique(antigen_labels))
one_hot_labels = np.eye(num_classes)[antigen_labels]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, one_hot_labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 搭建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(max_length, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, max_length, 1), y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test.reshape(-1, max_length, 1), y_test))
# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)
y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1)
acc = accuracy_score(y_test_classes, y_pred_classes)
precision = precision_score(y_test_classes, y_pred_classes, average='macro')
recall = recall_score(y_test_classes, y_pred_classes, average='macro')
f1 = f1_score(y_test_classes, y_pred_classes, average='macro')
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, multi_class='ovr')
auprc = average_precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
print("Accuracy: {:.4f}".format(acc))
print("Precision: {:.4f}".format(precision))
print("Recall: {:.4f}".format(recall))
print("F1 score: {:.4f}".format(f1))
print("AUC: {:.4f}".format(auc))
print("AUPRC: {:.4f}".format(auprc))
```
在这个示例代码中,我们首先加载TCR数据集和标签,并使用Tokenizer将CDR3序列转化为数字序列,然后使用pad_sequences将数字序列填充到相同长度。接着,我们将标签转化为one-hot编码,并使用train_test_split划分训练集和测试集。
之后,我们搭建了一个简单的CNN模型,包括一个Conv1D层、一个MaxPooling1D层、一个Flatten层、两个Dense层和一个Dropout层。我们使用categorical_crossentropy作为损失函数,使用adam作为优化器,并使用accuracy作为评价指标。
最后,我们使用fit函数训练模型,并使用accuracy、precision、recall、f1、auc和auprc等评价指标对模型进行评估。
def adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class): if(flag_multi_class): img = img / 255 mask = mask[:,:,:,0] if(len(mask.shape) == 4) else mask[:,:,0] new_mask = np.zeros(mask.shape + (num_class,)) for i in range(num_class): #for one pixel in the image, find the class in mask and convert it into one-hot vector #index = np.where(mask == i) #index_mask = (index[0],index[1],index[2],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) if (len(mask.shape) == 4) else (index[0],index[1],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) #new_mask[index_mask] = 1 new_mask[mask == i,i] = 1 new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0],new_mask.shape[1]*new_mask.shape[2],new_mask.shape[3])) if flag_multi_class else np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0]*new_mask.shape[1],new_mask.shape[2])) mask = new_mask elif(np.max(img) > 1): img = img / 255 mask = mask /255 mask[mask > 0.5] = 1 mask[mask <= 0.5] = 0 return (img,mask)
这是一个用于对图像数据和标签数据进行预处理的函数,其中参数img和mask分别表示图像数据和标签数据,flag_multi_class表示是否为多分类问题,num_class表示分类数目。函数主要实现了以下功能:
1. 如果flag_multi_class为True,则将标签数据转换为one-hot编码形式,方便在多分类模型中使用。
2. 如果图像数据和标签数据的像素值都大于1,则将它们都归一化到0到1之间。
3. 将标签数据中像素值大于0.5的部分设置为1,小于等于0.5的部分设置为0,以得到二分类标签数据。
最后,函数将处理后的图像数据和标签数据作为元组返回。