편집 기록

앞에 답변해주신 답변 정말 감사합니다. 하면서 의문이 드는게 생겨서 질문드립니다.

먼저 원핫 인코딩하는 함수를 찾아서 사용하던중 100개 정도의 데이터가 있는데 5개 데이터의 정수인코딩한것을 보여드리자면 다음과 같습니다.

print(train_index[0:5][:]) # print indexed datas

[[1], [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], [2, 15, 9, 6, 16, 9, 17, 13, 18, 19, 9, 12, 13], 
 [20, 21, 22, 23, 9, 24, 25, 26, 27, 13, 28, 29, 30, 9, 31, 9, 32, 33, 34, 35, 36, 36, 37, 22, 38, 39], 
 [40, 41, 42, 43, 9, 17, 13, 12, 13, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 47]]

이를 케라스 from tensorflow.keras.utils import to_categorical를 이용해 원 핫 인코딩을 하게 되면

one_hot = to_categorical(train_index[:])
print(one_hot)

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-163140ab8dbf> in <module>
----> 1 one_hot = to_categorical(train_index[:])
      2 print(one_hot)

C:\Anaconda3\envs\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\np_utils.py in to_categorical(y, num_classes)
     36       A binary matrix representation of the input.
     37   """
---> 38   y = np.array(y, dtype='int')
     39   input_shape = y.shape
     40   if input_shape and input_shape[-1] == 1 and len(input_shape) > 1:

ValueError: setting an array element with a sequence.

다음과 같은 오류가 발생합니다

하지만 한개의 열만 실행하게 되면

one_hot = to_categorical(train_index[1])
print(one_hot)

[[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

결과가 나오게 되서 의문입니다. 또한 앞서 답변 주신대로

len(one_hot)

13

len으로 vocab길이를 찾으면 13이 나오는데

이는 정수인코딩에서 [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] 개수와 똑같아서 원 핫 인코딩을 한 차이가 잘 이해가 가지 않는데 더불어 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.

앞에 답변해주신 답변 정말 감사합니다. 하면서 의문이 드는게 생겨서 질문드립니다.

먼저 원핫 인코딩하는 함수를 찾아서 사용하던중 100개 정도의 데이터가 있는데 5개 데이터의 정수인코딩한것을 보여드리자면 다음과 같습니다.

print(train_index[0:5][:]) # print indexed datas

[[1], [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], [2, 15, 9, 6, 16, 9, 17, 13, 18, 19, 9, 12, 13], 
 [20, 21, 22, 23, 9, 24, 25, 26, 27, 13, 28, 29, 30, 9, 31, 9, 32, 33, 34, 35, 36, 36, 37, 22, 38, 39], 
 [40, 41, 42, 43, 9, 17, 13, 12, 13, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 47]]

이를 케라스 from tensorflow.keras.utils import to_categorical를 이용해 원 핫 인코딩을 하게 되면

one_hot = to_categorical(train_index[:])
print(one_hot)

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-163140ab8dbf> in <module>
----> 1 one_hot = to_categorical(train_index[:])
      2 print(one_hot)

C:\Anaconda3\envs\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\np_utils.py in to_categorical(y, num_classes)
     36       A binary matrix representation of the input.
     37   """
---> 38   y = np.array(y, dtype='int')
     39   input_shape = y.shape
     40   if input_shape and input_shape[-1] == 1 and len(input_shape) > 1:

ValueError: setting an array element with a sequence.

다음과 같은 오류가 발생합니다

하지만 한개의 열만 실행하게 되면

one_hot = to_categorical(train_index[1])
print(one_hot)

[[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

결과가 나오게 되서 의문입니다. 또한 앞서 답변 주신대로

len(one_hot)

13

len으로 vocab길이를 찾으면 13이 나오는데

이는 정수인코딩에서 [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] 개수와 똑같아서 원 핫 인코딩을 한 차이가 잘 이해가 가지 않는데 더불어 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.

앞에 답변해주신 답변 정말 감사합니다. 하면서 의문이 드는게 생겨서 질문드립니다.

먼저 원핫 인코딩하는 함수를 찾아서 사용하던중 100개 정도의 데이터가 있는데 5개 데이터의 정수인코딩한것을 보여드리자면 다음과 같습니다.

print(train_index[0:5][:]) # print indexed datas

[[1], [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], [2, 15, 9, 6, 16, 9, 17, 13, 18, 19, 9, 12, 13], [20, 21, 22, 23, 9, 24, 25, 26, 27, 13, 28, 29, 30, 9, 31, 9, 32, 33, 34, 35, 36, 36, 37, 22, 38, 39], [40, 41, 42, 43, 9, 17, 13, 12, 13, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 47]]

이를 케라스 from tensorflow.keras.utils import to_categorical를 이용해 원 핫 인코딩을 하게 되면

one_hot = to_categorical(train_index[:])
print(one_hot)

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-163140ab8dbf> in <module>
----> 1 one_hot = to_categorical(train_index[:])
      2 print(one_hot)

C:\Anaconda3\envs\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\np_utils.py in to_categorical(y, num_classes)
     36       A binary matrix representation of the input.
     37   """
---> 38   y = np.array(y, dtype='int')
     39   input_shape = y.shape
     40   if input_shape and input_shape[-1] == 1 and len(input_shape) > 1:

ValueError: setting an array element with a sequence.

다음과 같은 오류가 발생합니다

하지만 한개의 열만 실행하게 되면

one_hot = to_categorical(train_index[1])
print(one_hot)

[[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
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 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

결과가 나오게 되서 의문입니다. 또한 앞서 답변 주신대로

len(one_hot)

13

len으로 vocab길이를 찾으면 13이 나오는데

이는 정수인코딩에서 [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] 개수와 똑같아서 원 핫 인코딩을 한 차이 잘 이해가 가지 않는데 더불어 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.