Veri kümeni hazırlama
Konsolda, etiketlerin darts.competitor ağın tarafından anlaşılabilecek bir biçimde olmadığını görebilirsin. Şu anda yarışmacıların adlarını metin olarak içeriyorlar. Önce bu yarışmacıları benzersiz sayılara dönüştüreceksin, ardından bu sayıları tek-seçmeli (one-hot) gösterime çevirmek için keras.utils içindeki to_categorical() fonksiyonunu kullanacaksın.
Bu, çok sınıflı sınıflandırma problemleri için kullanışlıdır; çünkü çıktı nöron sayısı sınıf sayısına eşittir ve veri kümemizdeki her gözlem için sadece bir nöronun aktif olmasını isteriz.
Dart veri kümesi darts olarak yüklendi. Pandas pd olarak içe aktarıldı. Hadi bu veri kümesini hazırlayalım!
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Keras ile Deep Learning'e Giriş
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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())