เตรียมชุดข้อมูล
ในคอนโซล จะเห็นว่า darts.competitor ซึ่งเป็น label ยังอยู่ในรูปแบบที่โครงข่ายประสาทเทียมไม่สามารถเข้าใจได้ เนื่องจากเก็บชื่อผู้แข่งขันเป็น string ขั้นแรกจะแปลงชื่อผู้แข่งขันเหล่านี้ให้เป็นตัวเลข จากนั้นใช้ฟังก์ชัน to_categorical() จาก keras.utils เพื่อแปลงตัวเลขเหล่านั้นให้อยู่ในรูปแบบ one-hot encoded
วิธีนี้มีประโยชน์สำหรับปัญหา multi-class classification เนื่องจากจำนวน output neuron จะเท่ากับจำนวน class และสำหรับแต่ละข้อมูลในชุดข้อมูล เราต้องการให้มีเพียง neuron เดียวที่ถูกเปิดใช้งาน
ชุดข้อมูล dart ถูกโหลดไว้เป็น darts และ Pandas ถูก import ไว้เป็น pd แล้ว มาเตรียมชุดข้อมูลนี้กันเลย!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Deep Learning เบื้องต้นด้วย Keras
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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())