원-핫 인코딩: Weights & Biases를 활용한 NumPy 배열 생성



다룰 내용

원-핫 인코딩이란?



배열의 원핫 인코딩

고유 범주 식별하기: 데이터셋에 존재하는 모든 고유 범주를 확인하세요.
이진 배열 생성하기: 각 범주마다 배열을 생성하되, 해당 배열의 길이는 고유 범주의 개수와 같아야 합니다.
범주별 배열 채우기: 원‑핫 인코딩된 배열을 만드는 마지막 단계는 간단합니다. 먼저 샘플 수와 고유 범주 수에 맞는 차원의 0으로 채워진 배열을 초기화합니다. 그런 다음 데이터를 순회하면서 각 샘플의 범주에 따라 해당 행에서 적절한 요소를 1로 설정합니다.

출처

NumPy 배열에서 원-핫 인코딩 생성 방법

>>>a = np.array([1, 0, 3]) 
>>>b = np.zeros((a.size, a.max() + 1)) 
>>>b[np.arange(a.size), a] = 1 
>>>b array([[ 0., 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 1.]])

import numpy as np

# Example array
a = np.array(['cat', 'dog', 'fish', 'dog'])

# Find the unique categories and their inverse indices
categories, inverse = np.unique(a, return_inverse=True)

# Create the one-hot encoded matrix
one_hot = np.zeros((a.size, categories.size))
one_hot[np.arange(a.size), inverse] = 1

머신러닝에서 원-핫 인코딩이 중요한 이유는 무엇인가요?

더 나은 데이터 가독성

구분되는 표현과 향상된 모델 정확도

편향 감소와 신경망의 공정성 보장

배열을 리스트로, 리스트를 배열로 어떻게 변환하나요?

NumPy 배열이 있다면 다음을 사용해 표준 Python 리스트로 변환할 수 있습니다 .tolist() 메서드입니다. 이 메서드는 1차원과 다차원 배열 모두에 적용되며, 다차원 배열의 경우 기존 구조를 그대로 유지합니다.

리스트를 NumPy 배열로 변환하려면, 리스트(또는 다차원 데이터의 경우 리스트의 리스트)를 그대로 전달하면 됩니다 numpy.array(). 이것은 리스트 데이터를 위해 NumPy의 계산 효율성을 활용하는 간단한 방법입니다.

Weights & Biases는 NumPy에서 배열을 원‑핫 인코딩하는 데 직접 사용되지 않습니다.

데이터 전처리 단계 기록하기 W&B를 사용해 원-핫 인코딩을 포함한 데이터 전처리 단계를 기록할 수 있습니다. 여기에는 원-핫 인코딩에 사용한 매개변수(예: 카테고리 개수)와 인코딩 전후 데이터의 형태를 추적하는 작업이 포함됩니다. 이러한 정보는 재현성을 높이고 전처리가 모델 성능에 미치는 영향을 이해하는 데 유용합니다.
실험 추적: 서로 다른 인코딩 또는 전처리 방법(예: 원-핫 인코딩 대비 레이블 인코딩)을 실험하고 있다면, 당신은… 이 실험들을 W&B에 기록하세요이를 통해 특정 데이터셋과 모델에 가장 효과적인 방법이 무엇인지 추적할 수 있습니다.
버전 관리: W&B는 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다 버전 관리 데이터셋과 전처리 스크립트를 대상으로 합니다. 이는 팀으로 작업할 때나 시간이 지나며 변경 사항을 추적해야 할 때 특히 유용합니다.
데이터 시각화: 원-핫 인코딩을 완료한 뒤에는 카테고리 분포나 인코딩된 행렬의 희소성을 시각화하고 싶을 수 있습니다. W&B는 이를 위한 도구를 제공합니다. 시각화 생성 및 로깅, 이는 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

결론