已经是 0 和 1 的二进制文本分类的单热编码标签？
One-hot encoding labels for binary text classification that are already 0s and 1s?
我正在做一个简单的二进制文本分类，我的标签数据已经是格式 0 和 1。我想知道我是否还需要执行一次性编码以便它们处于 [0 ,1] 和 [1,0] 格式？
当我将标签输入我的 Keras Sequential() 模型作为 <class 'numpy.ndarray'> 时，它适用于模型并且我获得了不错的准确性。但我还是想知道我是否应该预先对它们进行单热编码？
它对二进制情况应该没有帮助，因为二进制列已经有两个值。如果您将一个二进制编码为两列，您将向没有信息的列添加一个额外的二进制列。
因此，hot-encode 二进制列没有意义，并且在您的上下文中会导致无用的冗余。
我正在做一个简单的二进制文本分类，我的标签数据已经是格式 0 和 1。我想知道我是否还需要执行一次性编码以便它们处于 [0 ,1] 和 [1,0] 格式？
当我将标签输入我的 Keras Sequential() 模型作为 <class 'numpy.ndarray'> 时，它适用于模型并且我获得了不错的准确性。但我还是想知道我是否应该预先对它们进行单热编码？
它对二进制情况应该没有帮助，因为二进制列已经有两个值。如果您将一个二进制编码为两列，您将向没有信息的列添加一个额外的二进制列。
因此，hot-encode 二进制列没有意义，并且在您的上下文中会导致无用的冗余。