準備你的資料集
在主控台中你會發現標籤 darts.competitor 目前還不是神經網路可以理解的格式。裡面是選手名稱的字串。你需要先把這些選手名稱轉成唯一的數字，接著使用 keras.utils 中的 to_categorical() 函式，把這些數字轉成 one-hot 編碼的表示法。
這對於多類別分類問題很實用。因為輸出層的神經元數量等於類別數，而在我們的資料集中，每一筆觀測值只希望有一個神經元被啟動。
飛鏢資料集已載入為 darts。已匯入 pandas 並命名為 pd。現在就來準備這個資料集吧！
本練習屬於課程
Keras 深度學習入門
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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())