레이블 벡터 준비하기

비디오 연습 문제에서 이진 분류와 다중 클래스 분류의 차이를 배웠습니다. 또한 모델을 학습하기 전에 데이터 준비 과정에서 몇 가지 수정이 필요하다는 점도 배웠죠.

이번 연습에서는 텍스트로 주어진 레이블을 가진 원시 데이터셋을 준비합니다. 데이터는 df라는 pandas.DataFrame으로 제공되며, 두 개의 열 text(텍스트 데이터)와 label(레이블 이름)로 구성되어 있습니다. 여러분의 과제는 레이블에 필요한 모든 변환을 수행하는 것입니다: 문자열을 숫자로 바꾸고, 원-핫 인코딩을 적용하세요.

pandas 모듈은 pd로, 그리고 keras.utils.np_utils의 to_categorical() 함수는 이미 환경에 로드되어 있으며, 데이터셋의 처음 몇 줄이 콘솔에 출력되어 있습니다.