अपना डेटासेट तैयार करें
कंसोल में आप देख सकते हैं कि आपके लेबल darts.competitor अभी ऐसे फ़ॉर्मैट में नहीं हैं जिसे आपका नेटवर्क समझ सके. इनमें प्रतियोगियों के नाम स्ट्रिंग्स के रूप में हैं. आप पहले प्रत्येक प्रतियोगी को एक यूनिक नंबर में बदलेंगे, फिर इन नंबरों को उनकी वन-हॉट एन्कोडेड रिप्रेज़ेंटेशन में बदलने के लिए keras.utils की to_categorical() फंक्शन का इस्तेमाल करेंगे.
यह मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन समस्याओं में उपयोगी है, क्योंकि आउटपुट न्यूरॉन्स की संख्या क्लासेज़ जितनी होती है और हमारे डेटासेट की हर ऑब्ज़र्वेशन के लिए हम सिर्फ एक न्यूरॉन को एक्टिवेट करना चाहते हैं.
डार्ट्स का डेटासेट darts के रूप में लोड है. Pandas pd नाम से इंपोर्ट किया गया है. आइए, इस डेटासेट को तैयार करें!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Transform into a categorical variable
darts.competitor = pd.____(darts.competitor)
# Assign a number to each category (label encoding)
darts.competitor = darts.competitor.____.____
# Print the label encoded competitors
print('Label encoded competitors: \n',darts.competitor.head())