Prepara i vettori delle etichette
Nel video-esercizio hai visto le differenze tra classificazione binaria e classificazione multi-classe. Hai anche imparato che, prima di addestrare i modelli, bisogna apportare alcune modifiche al processo di preparazione dei dati.
In questo esercizio preparerai un insieme di dati grezzo con etichette fornite come testo. I dati sono in un pandas.DataFrame chiamato df, con due colonne: text con i testi e label con i nomi delle etichette. Il tuo compito è eseguire tutte le trasformazioni necessarie sulle etichette: convertire le stringhe in numeri e applicare la codifica one-hot.
Il modulo pandas come pd e la funzione to_categorical() da keras.utils.np_utils sono già caricati nell'ambiente e le prime righe dell'insieme di dati sono stampate in console per permetterti di vederle.
Questo esercizio fa parte del corso
Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per il Language Modeling con Keras
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Get the numerical ids of column label
numerical_ids = df.label.____
# Print initial shape
print(numerical_ids.____)