लेबल वेक्टर तैयार करें
वीडियो अभ्यास में, आपने बाइनरी क्लासिफिकेशन और मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन के बीच के अंतर सीखे। आपने यह भी देखा कि मॉडल ट्रेन करने से पहले डेटा प्रिपरेशन प्रोसेस में कुछ बदलाव करने होते हैं।
इस अभ्यास में, आप टेक्स्ट के रूप में दिए गए लेबल वाले एक रॉ डेटासेट को तैयार करेंगे। डेटा df नाम के एक pandas.DataFrame के रूप में दिया गया है, जिसमें दो कॉलम हैं: text जिसमें टेक्स्ट डेटा है और label जिसमें लेबल के नाम हैं। आपका कार्य लेबल्स पर सभी ज़रूरी ट्रांसफॉर्मेशन करना है: स्ट्रिंग को नंबर में बदलना और फिर वन-हॉट एन्कोड करना।
मॉड्यूल pandas को pd के रूप में और keras.utils.np_utils से to_categorical() फंक्शन पहले से ही एनवायरनमेंट में लोड हैं, और डेटासेट की शुरुआती पंक्तियाँ आपके देखने के लिए कंसोल पर प्रिंट की गई हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Get the numerical ids of column label
numerical_ids = df.label.____
# Print initial shape
print(numerical_ids.____)